Métodos y fórmulas para el resumen del modelo en Regresión CART^®

Cualquier árbol de regresión es una colección de divisiones. Cada división proporciona una mejora al árbol. Cada división también incluye divisiones sustitutas que también proporcionan mejoras al árbol. La importancia de una variable viene dada por todas sus mejoras cuando el árbol utiliza la variable para dividir un nodo o como sustituta para dividir un nodo cuando otra variable tiene un valor faltante. La siguiente fórmula proporciona la mejora en un solo nodo:

Los valores de I(t), p_Izquierda y p_Derecha dependen del criterio empleado para dividir los nodos. Para obtener más información, vaya a Métodos de división de nodos en Regresión CART®.

La fórmula de la importancia relativa para el q^ésimo predictor escala la importancia según la variable más importante:

R² también se conoce como el coeficiente de determinación.