Cây hồi quy, khác với các đối tác phân loại của nó, hoạt động dựa trên nguyên tắc toán học khác biệt, tập trung vào việc giảm thiểu phương sai thay vì đạt được sự trong sạch ở các nút lá. Trong khi cây phân loại sử dụng hệ số Gini để đánh giá tính trong sạch, cây hồi quy nhằm mục tiêu giảm thiểu phương sai khi đi xuống cây.
Trong phân tích cây hồi quy, mục tiêu quay quanh việc dự đoán các biến mục tiêu tỉ lệ, được minh họa bằng ví dụ về miles per gallon. Thuật toán cố gắng xác định các nhánh nơi phân phối của biến mục tiêu trở nên cao và thon dài hơn, tương tự như một phân phối dương kurtotic. Sự biến đổi này chỉ ra sự giảm thiểu trong độ lệch chuẩn và một sự hội tụ của các trường hợp, từ đó giảm thiểu biến thiên.
Không giống như cây phân loại, nơi các nút lá trong sạch biểu thị tất cả các trường hợp thuộc về một loại, cây hồi quy cố gắng đạt được một phân phối cao, mảnh biểu thị sự giảm biến thiên. Hiện tượng thống kê này tương ứng với khái niệm về độ cong dương, trong đó phân phối trở nên cao hơn và ít phân tán hơn.
Bản chất của cây hồi quy nằm ở việc giảm thiểu phương sai trong toàn bộ cấu trúc cây. Thay vì sử dụng tính toán Gini để đánh giá tính trong sạch, cây hồi quy cố gắng biến hình dạng ban đầu của đường cong chuông thành các phân phối dương kurtotic tại các nút lá, hiệu quả giảm thiểu biến thiên và nâng cao độ chính xác dự đoán.
Quan điểm Cá Nhân: Hiểu biết về cơ chế thống kê đằng sau cây hồi quy giúp làm sáng tỏ cách tiếp cận phức tạp trong mô hình hóa dự đoán. Trong khi cây phân loại ưu tiên sự trong sạch, cây hồi quy ưu tiên giảm phương sai, mang lại góc nhìn độc đáo trong phân tích dự đoán. Cái nhìn này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều chỉnh các kỹ thuật mô hình hóa phù hợp với bản chất của biến mục tiêu và mục tiêu của phân tích.
Generative AI:
GPT-3:
Large Language Model:
Machine Learning:
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
