Gradyan yükseltilmiş ağaçlar herhangi bir fonksiyona uyabilir mi?

Sinir ağları için elimizdeki evrensel yaklaşım teoremi sinir ağları bir kompakt alt kümesi üzerinde herhangi sürekli fonksiyonunu tahmin bildiren . $R^n$

Gradyan ile güçlendirilmiş ağaçlar için benzer bir sonuç var mı? Daha fazla şube eklemeye devam edebileceğiniz için makul görünüyor, ancak konuyla ilgili resmi bir tartışma bulamıyorum.

EDIT: Sorum çok regresyon ağaçları sürekli tahmin miyim? , belki de aynı şeyi istemiyor olabilir. Ancak ilgili tartışma için bu soruya bakın.

decision-trees

— İmran
kaynak

İyi soru! Bu konuda bir şey bulmak, ama could burada olan karar ağaçları PAC sınırları. Tekrar cstheory'de sormayı deneyin .

— Emre

Buraya bakın: projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aos/1013203451 . Eski bir okuma. Aradığın şeye sahip olduğuna inanıyorum. Anladığım kadarıyla, prensip olarak, yapabilirler. Ne düşündüğünüzü bana bildirin.

— TwinPenguins

Evet - her veri noktası için bir bölge oluşturun (yani, egzersiz verilerini ezberleyin).

Bu nedenle, gradyanla güçlendirilmiş ağaçların herhangi bir eğitim verisine uyması mümkündür, ancak yeni verilere genelleme sınırlı olacaktır.

— Brian Spiering
kaynak