Le moignon de décision est un arbre de décision avec une seule division. Il peut également être écrit comme une fonction par morceaux.
Par exemple, supposons que est un vecteur, et est le premier composant de , dans le cadre de la régression, un moignon de décision peut être
Mais est-ce un modèle linéaire? où peut être écrit comme ? Cette Question peut sembler étrange, car comme mentionné dans les réponses et commentaires, si nous traçons la fonction par morceaux, ce n'est pas une ligne. Veuillez consulter la section suivante pour savoir pourquoi je pose cette question.
ÉDITER:
- La raison pour laquelle je pose cette question est la régression logistique est un modèle linéaire (généralisé) et la frontière de décision est une ligne, également pour le moignon de décision. Remarque, nous avons également cette question: pourquoi la régression logistique est-elle un modèle linéaire? . En revanche, il ne semble pas vrai que le moignon de décision soit un modèle linéaire.
- Une autre raison pour laquelle j'ai posé cette question est à cause de cette question: En boostant, si l'apprenant de base est un modèle linéaire, le modèle final est-il simplement un modèle linéaire simple? où, si nous utilisons un modèle linéaire comme apprenant de base, nous n'obtenons rien de plus qu'une régression linéaire. Mais si nous sélectionnons l'apprenant de base comme moignon de décision, nous obtenons un modèle très intéressant.
Voici un exemple d'augmentation de moignon de décision sur la régression avec 2 caractéristiques et 1 réponse continue.
machine-learning
cart
linear
boosting
Haitao Du
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Réponses:
Non, sauf si vous transformez les données.
C'est un modèle linéaire si vous transformez utilisant la fonction d'indicateur: x ′ = I ( { x > 2 } ) = { 0x
Alorsf(x)=2x′+3=(32)T(1x′)
Edit: cela a été mentionné dans les commentaires mais je tiens à le souligner ici également. Toute fonction qui partitionne les données en deux parties peut être transformée en un modèle linéaire de cette forme, avec une interception et une entrée unique (un indicateur de quel "côté" de la partition le point de données est activé). Il est important de noter la différence entre une fonction de décision et une frontière de décision .
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Réponses à vos questions:
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Cette réponse est plus verbeuse que nécessaire pour simplement répondre à la question. J'espère provoquer quelques commentaires de vrais experts.
Une fois, j'étais dans une salle d'audience et le juge a demandé (pour une bonne raison dans le contexte), si nous appelons la queue d'un chien une jambe, cela signifie-t-il qu'un chien a 5 jambes? Qu'est-ce qu'un modèle linéaire?
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