Here 2, labels one of the covariate

Here 2, labels one of the covariates and t is a value on that variable. The split is jointly optimized over 1 2 TJ 5 n and -oo 5 t 2 oo using a goodness-of-fit criterion on the resulting approximation (15). This procedure generates hyperrectangular axis oriented subregions. The recursive subdivision is continued until a large number of subregions are generated. The subregions are then recombined in a reverse manner until an optimal set is reached, based on a criterion that penalizes both for lack-of-fit and increasing number of regions (see Breiman et al., 1984).

Kết quả (Việt) 1:

Ở đây 2, nhãn một trong những covariates và t là một giá trị trên đó biến. Sự chia rẽ cùng tối ưu hóa hơn 1 2 TJ 5 n và - oo 5 t 2 oo bằng cách sử dụng một tiêu chí tốt đẹp phù hợp trên xấp xỉ kết quả (15). Thủ tục này tạo ra hyperrectangular trục theo định hướng tiểu vùng. Phân ngành đệ quy tiếp tục cho đến khi một số lớn các tiểu vùng được tạo ra. Các tiểu vùng sau đó tái kết hợp một cách đảo ngược cho đến khi đạt đến một thiết lập tối ưu, dựa trên một tiêu chí penalizes cả hai cho thiếu phù hợp và ngày càng tăng số lượng vùng (xem Breiman et al., 1984).

Kết quả (Việt) 2:

Dưới đây 2, nhãn một trong các đồng biến và t là một giá trị vào biến đó. Việc phân chia được tối ưu hóa trên cùng 1 2 TJ 5 n và -oo 5 t 2 oo sử dụng một tiêu chuẩn tốt lành-of-fit về ước kết quả (15). Thủ tục này tạo ra định hướng trục tiểu vùng hyperrectangular. Các phân khu đệ quy được tiếp tục cho đến khi một số lượng lớn các tiểu vùng được tạo ra. Các tiểu vùng này sau đó được kết hợp lại theo kiểu ngược lại cho đến khi một thiết lập tối ưu đạt được, dựa trên một tiêu chí để gây bất lợi cho cả thiếu-of-fit và số lượng ngày càng tăng của khu vực (xem Breiman et al., 1984).