複数の回答を選択した場合、 JMP は現在、回答ごとに個別のツリーを作成します。これらのツリーは後で組み合わせて分析することができます。
代わりに、すべての応答に同時に最適に適合する単一のツリーを作成できるようにしたいと考えています。
この機能は、人気の Sklearn パッケージの Python 関数呼び出し RandomForestRegressor として利用できます。
このテーマについては多くの論文が出版されています。たとえば、次のようなものです。
「多変量回帰ツリーの変数選択の分割」、Hsiao および Shih、2006 年、ScienceDirect。
この機能は、決定木に実装された後、ブートストラップ フォレストとブースト ツリー メソッドに拡張される予定です。
