p-값 합산을 통한 회귀 트리 정규화
CART 회귀 트리의 복잡도를 결정하는 표준 방식은 교차 검증을 통해 미지의 데이터에 잘 일반화되는 예측 모델을 얻는 것입니다. 그러나 폴드 선택의 무작위성은 최종 트리 모델을 비결정론적으로 만들고, 교차 검증 절차는 시간이 오래 걸리며 훈련 데이터의 비효율적인 사용으로 이어질 수 있습니다. 본 연구는 노드별 통계 테스트를 기반으로 CART 회귀 트리의 성장을 멈추는 간단하고 결정론적인 인샘플(in-sample) 방법을 제안합니다. 이 테스트 절차는 변화점 탐지(change point detection)와의 연관성을 통해 도출되었…