Hallo
Fragen für Boosted Trees unter Predictive Modeling Plattform:
1- Was bedeutet eine "Schätzung" am Split-Ende mathematisch? Handelt es sich um eine erwartete Änderung der Reaktion pro Einheitsänderung des Parameters (z. B. Empfindlichkeit)?
2- Unter der Annahme von z. B. 200 Schichten des verstärkten Baummodells, ist das endgültig vorhergesagte Modell gleich dem 200. Modell, dh dem Modell der letzten Schichten, oder einem Durchschnitt aller 200 Modelle? Ich bin mir nicht sicher, welcher als verstärkter Baum aus den Residuen des vorherigen lernt. Daher neige ich zu der Annahme, dass es sich vielleicht um das letzte Modell handelt, aber Ensemble-Methoden sind aggerierte Methoden (Gegenargument).
3- Gibt es eine praktische Methode zum Schätzen von Konfidenzintervallen in einem Boosted-Tree-Modell? Vielleicht das Ergebnis jeder Ebene abrufen, um dann eine Verteilung zu erstellen?
Schätzen Sie die Unterstützung. Danke.
