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基于核 KMeans 聚类的端到端无监督决策树分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了CART方法构建的回归树的统计特性，发现训练误差由每个节点中的最优决策树与响应数据的Pearson相关性控制，并通过构建先验分布和解决非线性优化问题来限制其范围。使用cost-complexity pruning的CART方法可以实现最佳复杂度/拟合度权衡，同时，数据相关量可以适回归模型的维度和潜在结构，控制预测误差的收敛速度。
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关键要点
- 本文研究了CART方法构建的回归树的统计特性。
- 训练误差由每个节点中的最优决策树与响应数据的Pearson相关性控制。
- 通过构建先验分布和解决非线性优化问题来限制训练误差的范围。
- 使用cost-complexity pruning的CART方法可以实现最佳复杂度/拟合度权衡。
- 数据相关量可以适应回归模型的维度和潜在结构。
- 控制预测误差的收敛速度。
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