典型文献
分位数回归提升树模型及应用
文献摘要：
为解决分位数回归树模型预测性能低以及分位数回归梯度提升树模型计算成本高的缺陷,文章基于分位数回归方法和提升树模型,提出了分位数回归提升树模型(QRBT),并给出了其具体算法.该模型一方面优化过程更为简单,节约了计算成本,另一方面加总多个分位数回归树模型,提高了预测性能.通过数值模拟和应用研究发现:与线性分位数回归,分位数回归树以及分位数回归梯度提升树模型相比,QRBT模型不仅能够获得更高的估计和预测精度,而且能够显著地降低运行时间.
文献关键词：
分位数回归;决策树;提升树
中图分类号：
作者姓名：
蔡超;黄聪聪;董皓天
作者机构：
山东工商学院统计学院,烟台264005
文献出处：
引用格式：
[1]蔡超;黄聪聪;董皓天-.分位数回归提升树模型及应用)[J].系统科学与数学,2022(05):1216-1233
A类：
QRBT
B类：
回归树模型,预测性能,梯度提升树,计算成本,加总,线性分位数回归,运行时间,决策树
AB值：
0.114188
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