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提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法
提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一
提升方法实际采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法
以决策树为基函数的提升方法称为提升树
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对分类问题决策树是二叉分类树
对回归问题决策树是二叉回归树
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提升树模型可以表示为决策树的加法模型：
T(x;Θm)表示决策树；
Θm为决策树的参数；
M为树的个数。
提升树算法采用前向分步算法。
首先确定初始提升树f0(x)＝0，第m歩的模型是
fm-1(x)为当前模型，通过经验风险极小化确定下一棵决策树的参数Θm，
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下面讨论针对不同问题的提升树学习算法，其主要区别在于使用的损失函数不同。
包括用平方误差损失函数的回归问题，用指数损失函数的分类问题
回归问题的提升树：
训练数据集T＝{(x1，y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}
如果将输入空间x划分为J个互不相交的区域R1,R2,…,RJ，并且在每个区域上确定输出的常量cj，那么树可表示为
参数Θ＝{(R1,c1),(R2,c2),…,(RJ,cJ)}表示树的区域划分和各区域上的常数。
J是回归树的复杂度即叶结点个数。
利用如下前向分布算法：
在前向分步算法的第m步，给定当前模型fm-1(x)，需求解
得到Θ，即第m棵树的参数。
当采用平方误差损失函数时：
其损失变为：
这里：
是当前模型拟合数据的残差（residual）。
所以，对回归问题的提升树算法来说，只需简单地拟合当前模型的残差。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/LauenWang/p/4574211.html
