여러 응답을 선택할 때 JMP는 현재 각 응답에 대해 개별 트리를 생성합니다. 나중에 분석을 위해 이러한 트리를 결합할 수 있습니다.
대신, 우리는 동시에 모든 반응에 가장 잘 맞는 단일 트리를 갖고 싶습니다 .
이 기능은 인기 있는 Sklearn 패키지의 Python 함수 호출 RandomForestRegressor로 사용할 수 있습니다.
해당 주제에 관한 많은 논문이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
"다변량 회귀 트리를 위한 분할 변수 선택", Hsiao 및 Shih, 2006, ScienceDirect.
우리는 의사결정 트리에 대해 구현된 이 기능을 Bootstrap Forest 및 Boosted treed 방법으로 확장하고 싶습니다.
