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Energy bagging tree

机译：能源套袋树

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This paper introduces Energy Bagging Tree (EBT) for multivariate nonparametric regression problems. The EBT makes use of a measure of dispersion constructed from a generalized Gini’s mean difference as node impurity, and the tree split function therefore corresponds to the product of energy distance and descendants’ proportions. As a nonparametric extension of the between-sample variation in the analysis of variance, this measure of dispersion serves well for EBT in understanding certain complex data. Extensive simulation studies indicate that EBT is highly competitive with existing regression tree methods. We also assess the performance of the EBT through a real data analysis on forest fires.
机译：本文介绍了用于多变量非参数回归问题的能量袋装树（EBT）。 EBT利用由广义Gini的平均差作为节点杂质构建的色散度量，因此树拆分函数对应于能量距离和子孙比例的乘积。作为方差分析中样本间变化的非参数扩展，这种分散性度量对于EBT理解某些复杂数据非常有用。大量的模拟研究表明，EBT与现有的回归树方法具有很高的竞争力。我们还通过对森林火灾的真实数据分析来评估EBT的性能。

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