Boosted Trees 的“估计”代表什么？你好
预测建模平台下提升树的问题：
1-“估计”在数学上代表什么？ 参数的每单位变化（即灵敏度）是否是预期的响应变化？
2-假设例如 200 层增强树模型，最终预测模型是否等于第 200 层（即最后一层）模型或所有 200 个模型的平均值？ 我不太确定哪一个作为提升树从前一个的残差中学习..所以我倾向于认为它可能是最后一个模型，但集成方法是加格方法（反论点）。
3-是否有一种实用的方法来估计增强树模型中的置信区间？ 也许，让每一层的结果然后创建一个分布？
感谢支持。谢谢。
分析
