Particionamiento recursivo utilizando la mediana (en lugar de decir)

Question

Pues solo estoy familiarizado con los conceptos básicos sobre los árboles de decisión, me gustaría preguntar, con el riesgo de afirmar pregunta tonta: ¿Es posible realizar el particionamiento recursivo con el grupo de mediana como la respuesta/objetivo?

Por ejemplo, en lugar de R's rpart() el uso de los medios, podría un árbol parecido ser creado con medias?

Yo quiero hacer esto debido a que el continuo de la variable dependiente quiero examinar una serie de valores atípicos que claramente afectan a los valores de la media (sobre todo cuando el número de observaciones en cada nodo es menor). Estoy en el camino correcto, o debo usar otro tipo de métodos? Sería el preprocesamiento de los datos de ser otra alternativa (tal vez "tapado" los valores en un límite superior)?

Gracias

Answer 1

También puede pre-proceso de los datos, mediante una transformación como la espacial signo de la transformación, o la de rango-orden de transformación para minimizar el impacto de los valores atípicos.

Answer 2

Aunque nunca lo he usado, el quantregForest paquete parece hacer lo que desea.

Aquí está la descripción:

Cuantil de Regresión de los Bosques es un árbol-ensamble método para la estimación de cuantiles condicionales. Esto es particularmente apropiado para datos de alta dimensión. Variables predictoras de la mezcla de clases puede ser maneja. El paquete es dependiente en el paquete randomForests, escrito por Andy Liaw.

También hay un artículo que acompaña a la quantregForest paquete:

Meinshausen N (2006). "Los Cuantiles De La Regresión De Los Bosques." Diario de Aprendizaje de Máquina De investigación, 7, 983-999.

Answer 3

Además de Johannes sugerencia acerca de quantregForest, también hay un paquete de R llamado gbm (generalizada impulsado la máquina), que usa los árboles para calcular condicional de cuantiles.