CART^® 回帰におけるモデルの要約の方法と計算式

回帰木は、分岐の集合です。各分岐は、木の改善を提供します。各分岐には、木の改善を提供する代理変数も含まれます。木が変数を使用してノードを分岐したり、別の変数に欠損値がある場合にノードを分岐する代理変数としてある変数を使用する場合、すべての改善度によって変数の重要性が与えられます。次の式は、単一のノードでの改善度を示します。

I(t)、p_Left、および p_Rightの値は、ノードを分割するための基準によって異なります。詳細については、におけるノード分岐方法 CART® 回帰を参照してください。

q^番目の予測変数の相対重要度の計算式は、最も重要な変数によって重要度のスケールを調整します。

R²は、決定係数としても知られています。