格哈德·图茨 有序树和随机森林：无记分递归分区和改进的集合。 （英语） Zbl 07577559号 J.分类。 39，编号2，241-263（2022）. 摘要：现有的有序树和随机森林通常使用分配给有序类别的分数，这意味着使用了更高的尺度级别。提出了序数树的版本，该版本重视尺度层次，避免了人为评分的分配。构造原理基于对参数序数回归中隐含使用的二元模型的研究。这些构建块可以通过树进行拟合，并以类似于参数化模型的方式进行组合。获得的树仅使用序数标度级别。由于二叉树和随机森林是建议树的组成元素，因此可以利用已经开发的各种二叉树。另一个主题是随机森林的潜在较差性能，这在文献中似乎被忽视了。提出了包括参数模型的集合，以获得在广泛的设置中往往表现良好的预测方法。使用多个数据集对这些方法的性能进行了实证评估。 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：递归分区；树；随机森林；集合方法；顺序回归 软件：r零件序号；澳大利亚能源监管局；有线电视数据；幼兽；rpartScore评分；随机森林；玻璃纤维；聚会；立方体 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Tutz}，J.Classif。39，第2号，241--263（2022；兹bl 07577559） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Agresti，A.，有序分类数据分析（2010），威利：纽约，威利·Zbl 1263.62007年 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470594001 [2] 安德森，JA，回归和有序分类变量，皇家统计学会杂志B，46，1-30（1984）·兹比尔0578.62064 [3] JA安德森；菲利普斯，RR，有序分类变量的回归、判别和测量模型，应用统计学，30，22-31（1981）·Zbl 0459.62045号 ·doi:10.2307/2346654 [4] Andrich，D.，消除任何“阈值障碍争议”的多体Rasch模型阈值结构的扩展推导，《教育与心理测量》，73，1，78-124（2013）·doi:10.1177/0013164412450877 [5] 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