📌 Regression Trees ML에 있어서 우리는 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 하려하죠. 이때 예측하려는 데이터의 공간을 작은 부분들로 나누어 예측합니다. ${R_1, ..., R_k}$를 예측변수 공간 $\chi = {(x_1,...,x_p)}$의 파티션이라고 한다면, 아래와 같은 공간 함수를 고려합니다. $$ f(\textbf{x}) = \sum_{j=1}^K \beta_j I(\textbf{x} \in R_j) $$ 여기서 $I(\textbf{x} \in R_j)$는 $\textbf{x}$가 공간 $R_j$에 속하는지 여부를 나타내는 함수 입니다. 문제는 어떻게 공간 $R_j$와 계수 $\beta_j$를 알 수 있는가 입니다. 이때 재..
