Rekursiv binär partitionering är ett populärt verktyg för regressionsanalys. Två grundläggande problem med uttömmande sökprocedurer som vanligtvis tillämpas för att passa sådana modeller har varit kända under en lång tid: overpassing och en urvalsfördomar mot kovariater med många möjliga uppdelningar eller saknade värden. Medan beskärningsförfaranden kan lösa problemet med övermontering, påverkar den varierande urvalsfördel fortfarande allvarligt tolkningen av trädstrukturerade regressionsmodeller. I vissa särskilda fall har objektiva förfaranden föreslagits, men det saknas en gemensam teoretisk grund. Vi föreslår en enhetlig ram för rekursiv partitionering som bäddar in trädstrukturerade regressionsmodeller i en väldefinierad teori om villkorliga inferensprocedurer. Avstängningskriterier som grundar sig på flera testförfaranden genomförs och det visas att de resulterande trädens prediktiva prestanda är lika bra som de etablerade uttömmande sökförfarandena. Det visar sig att partitionerna och därför de modeller som induceras av båda tillvägagångssätten är strukturellt olika, vilket bekräftar behovet av ett opartiskt variabelt urval. Dessutom har det visat sig att exaktheten i förutsägelserna hos träd med ett tidigt stopp är likvärdig med noggrannheten i förutsägelserna hos beskurna träd med ett opartiskt val av variabler. Den metod som presenteras här är tillämplig på alla typer av regressionsproblem, inklusive nominella, ordinära, numeriska, censurerade samt multivariata responsvariabler och godtyckliga mätskalor för kovariaterna. Data från studier av glaukomklassificering, nodpositiv bröstcanceröverlevnad och mammografierfarenhet analyseras på nytt.
Den villkorliga inference Trees (CIT) ram REF generaliserar dessa metoder och introducerar en enhetlig konceptuell ram för opartisk rekursiv partitionering, baserat på villkorlig hypotes testning.
Unbiased recursive partitioning: A conditional inference framework
{'venue': 'JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND GRAPHICAL STATISTICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}