卢，魏寅 五十年的分类和回归树。 （英语） Zbl 1416.62347号 国际统计修订版。 82，第3期，329-348（2014）. 摘要：自第一个回归树算法发表以来，五十年过去了。新技术增加了远远超过早期方法的功能。现代分类树可以用变量子集上的线性分割对数据进行分区，并在分区中拟合最近邻、核密度和其他模型。回归树可以适用于几乎所有类型的传统统计模型，包括最小二乘、分位数、logistic、泊松和比例风险模型，以及纵向和多响应数据模型。软件（其中大部分是免费的）的更高可用性和可负担性在帮助该技术在更广泛的科学界获得认可和普及方面发挥了重要作用。本文概述了发展情况，并简要回顾了一些主要算法背后的关键思想。 引用于6评论引用于23文件 理学硕士： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62G08号 非参数回归和分位数回归 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 关键词：分类树;回归树;机器学习;预测 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.-Y.Loh}，《国际统计》第82版，第3期，第329--348页（2014年；Zbl 1416.62347） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿莱诺。O.（1978）。计数过程族的非参数推断。《美国汇编》第6卷第701-726页·Zbl 0389.62025号 [2] 阿卜杜勒尔。，勒布朗。，史蒂芬斯·D·&哈里森·R。V.（2002）。连续纵向数据的二进制分区：对预测变量进行分类。Stat.Med.，21，3395-3409。 [3] 安赫。（1994年a）。树结构指数回归建模。生物医学杂志，36，43-61·兹比尔0850.62774 [4] 安赫。（1994年b）。树结构极值模型回归。Commun公司。统计理论。M.，23，153-174·Zbl 0825.62084号 [5] 安赫。（1996年a）。通过回归树进行对数-伽马回归建模。Commun公司。统计理论。M.，25，295-311·Zbl 0875.62564号 [6] 安赫。（1996年b）。通过递归分区进行对数正态回归建模。计算。统计数据分析。，21, 381-398. ·Zbl 0875.62338号 [7] AhnH.和陈杰。(1997). 过度分散二项式数据的树状结构逻辑模型，用于建模发展效应。生物统计学，53435-455·Zbl 0878.62075号 [8] AhnH.和LohW.‐范围Y.（1994）。树状结构比例风险回归建模。生物统计学，50471-485·Zbl 0825.62772号 [9] AlbergD.、LastM.&坎德拉。(2012). 基于回归树方法的数据流知识发现。威尔逊。Interdiscip公司。版本：数据挖掘和知识光盘。，2, 69-78. 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