爱吃草莓的葡萄2023-12-01 13:48:45

同学你好。在CART（Classification and Regression Trees）模型中，如果是回归问题，CART模型在每个叶节点计算的是目标变量的平均值（期望值），这是因为在训练过程中，模型会试图找到一个决策边界，使得目标值在每个叶节点上的平均值最小。换句话说，CART模型是通过最小化每个叶节点上的目标值方差来逼近真实函数，这就有点像在线性回归中学到的OLS回归思想。

此外，使用平均值作为每个叶节点的预测也是一种简化处理，这样做可以避免模型在处理复杂数据时过度拟合。通过使用平均值，CART模型可以构造一个更简单、更鲁棒的模型。

当然，这并不是说CART模型只能使用平均值作为每个叶节点的预测。在某些情况下，其他类型的预测指标（例如中位数等）可能更适合回归问题。然而，平均值是最常见和最直观的选择，因为它可以提供一个全局的、平均的观点，而不会过度关注任何特定的数据点。