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提升樹是以分類樹和迴歸樹為基本分類器的提升方法。提升樹被認為是統計學習中效能最好的方法之一。Boosting方法其實本質上採用的是加法模型（基函式的線性組合）與前向分佈演算法。以決策樹為基函式的Boosting方法被稱為提升樹（Boosting tree）。對分類問題決策樹是二叉分類樹，對迴歸問題決策樹是二叉迴歸樹。
前向分佈演算法
提升樹演算法
針對不同的問題的提升樹學習演算法，其主要區別在於使用的損失函式不同。迴歸問題：使用平方誤差損失函式；分類問題：使用指數損失函式；以及用一般損失函式的一般決策問題。對於二分類問題，提升樹演算法只需要將Adaboost演算法中的基本分類器限制為二叉分類樹即可，所以可以說這樣的提升樹演算法是Adaboost演算法的特殊情況。
提升樹解決迴歸問題
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