正在做一个预测产量的算法,能否有一种决策树它的叶子节点不是分类标签,而是一个个不同的线性回归函数。这样在输入投入物料时,根据投入物料的属性对应到逻辑树的节点上进行计算。 大家给我个搜索方向或者实现的路径想法就可以了。
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你的意思是决策树的结果是 不同的线性回归函数,例如简单地不同斜率的直线,那么以上回答的思路似乎有问题。首先这是一个分类问题,决策结果是“第k个回归函数“,然后再用 “第k个回归函数“ 计算得到具体的函数值。这个问题取决于,所述不同的线性回归函数是不是已知确定的,还是也要同时进行学习的。如果线性回归函数已知,则本质上仍然是分类问题,做一个预处理把”第k类“的函数值与实际值之差作为分类模型的误差,就可以完成分类。
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