决策树 回归问题

GBDT采用的是回归树,我想请教下CART 采用的是基尼系数进行分裂生成节点, 回归树采用mse 也就是(预测值-实际值平方,那个特征的mse大就就取为分裂节点。  那请问预测值是指的什么?想了一晚上和查了一些资料都没有提及。LR的预测值是θX。

Bruce_xu

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ID3,C4.5,CART树 信息增益/增益率/基尼系数都不需要预测值,直接按实际值来计算。

邹博 - 计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

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预测值期望就是样本的真实值啊。因为预测值和真实值有差别,因此才有了各种损失函数。 另外, LR的预测值是为1的概率,不是X*theta。

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