【摘 要】
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分类回归树方法是建立在迭代基础上的非参数统计方法.该文第一节对分类回归树的背景和基本概念等问题作了一个基本的介绍;第二节讨论了两类分类问题中,杂质函数分别取Gini,En
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分类回归树方法是建立在迭代基础上的非参数统计方法.该文第一节对分类回归树的背景和基本概念等问题作了一个基本的介绍;第二节讨论了两类分类问题中,杂质函数分别取Gini,Entropy,MinimumError三种情形之下分裂法则的相合性质,给出了以下结论:当观测数据安全真实可信时相合性质满足,但当观测数据带有度量误差时相合性质会受到一定的影响.并且误差越小,其影响程序也逐渐减小.该节的最后还给出了一种新的分裂法则,使得即便是在度量误差之下其相合性质仍然成立;第三节从理论上证明了上节中的主要结论;第四节对文章中涉及到分布模拟了一些数据,并且用Matlab语言实现了不同的分裂法则,在此基础上比较了分裂法则相合性质的优良性,用数据模拟验证了以上结论的正确性.
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