Kikut decyzyjny jest drzewem decyzyjnym z tylko jednym podziałem. Można go również zapisać jako funkcję fragmentaryczną.
Załóżmy na przykład, że jest wektorem, a jest pierwszym składnikiem , w ustawieniach regresji, niektóre kikuty decyzyjne mogą być x
Ale czy to model liniowy? gdzie można zapisać jako ? To pytanie może zabrzmieć dziwnie, ponieważ jak wspomniano w odpowiedziach i komentarzach, jeśli wykreślimy funkcję kawałkową, nie jest to linia. Proszę zobaczyć następną sekcję, dlaczego zadaję to pytanie.
EDYTOWAĆ:
- Powodem, dla którego zadaję to pytanie, jest regresja logistyczna (uogólniony) model liniowy, a granica decyzji jest linią, także dla pnia decyzji. Uwaga, mamy również pytanie: dlaczego regresja logistyczna jest modelem liniowym? . Z drugiej strony nie wydaje się prawdą, że kikut decyzyjny jest modelem liniowym.
- Innym powodem, dla którego zadałem to pytanie, jest to pytanie: czy podczas wzmacniania, jeśli podstawowy uczeń jest modelem liniowym, czy ostateczny model jest tylko prostym modelem liniowym? gdzie, jeśli użyjemy modelu liniowego jako podstawowego ucznia, nie otrzymamy nic więcej niż regresja liniowa. Ale jeśli wybieramy podstawowego ucznia jako kikut decyzyjny, otrzymujemy bardzo interesujący model.
Oto jeden przykład zwiększenia kikuta decyzyjnego przy regresji z 2 funkcjami i 1 ciągłą reakcją.