Boosted Trees 的“估計”代表什麼？你好
預測建模平台下提升樹的問題：
1-“估計”在數學上代表什麼？ 參數的每單位變化（即靈敏度）是否是預期的響應變化？
2-假設例如 200 層增強樹模型，最終預測模型是否等於第 200 層（即最後一層）模型或所有 200 個模型的平均值？ 我不太確定哪一個作為提升樹從前一個的殘差中學習..所以我傾向於認為它可能是最後一個模型，但集成方法是加格方法（反論點）。
3-是否有一種實用的方法來估計增強樹模型中的置信區間？ 也許，讓每一層的結果然後創建一個分佈？
感謝支持。謝謝。
分析
