This idea, whereas well justified a

This idea, whereas well justified and consistent with the principle of model trees, is hardly
applicable in practice due to the computational expense of creating linear models for each
outcome of each candidate split in each node. Practical model tree growing algorithms fall
back to simple and imperfect, but computationally efficient heuristics. Of those, the weighted
target function dispersion, as used for plain regression trees, remains the most popular choice

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความคิดนี้ ในขณะที่ชิดกัน และสอดคล้องกับหลักการของโมเดลต้นไม้ แทบไม่มีใช้ในทางปฏิบัติเนื่องจากคำนวณค่าใช้จ่ายของการสร้างรูปแบบเชิงเส้นแต่ละผลของผู้สมัครแต่ละแยกในแต่ละโหน ต้นแบบปฏิบัติตกอัลกอริทึมกลับไปง่าย ๆ และไม่สมบูรณ์ แต่มีประสิทธิภาพ computationally รุก คน การถ่วงน้ำหนักกระจายฟังก์ชันเป้าหมาย ใช้สำหรับต้นไม้ถดถอยธรรมดา ยังคงอยู่ ตัวเลือกที่นิยมมากที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความคิดนี้ในขณะที่ดีเป็นธรรมและสอดคล้องกับหลักการของต้นไม้รูปแบบที่แทบจะไม่
บังคับในทางปฏิบัติเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการคำนวณของการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นสำหรับแต่ละ
ผลของแต่ละแยกผู้สมัครในแต่ละโหนด ขั้นตอนวิธีการปฏิบัติในการเจริญเติบโตรูปแบบต้นไม้ตก
กลับไปที่การวิเคราะห์พฤติกรรมที่เรียบง่ายและไม่สมบูรณ์ แต่มีประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ ของคนเหล่านั้นถ่วงน้ำหนัก
กระจายเป้าหมายการทำงานที่ใช้สำหรับต้นไม้ถดถอยธรรมดายังคงเป็นทางเลือกที่นิยมมากที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความคิดนี้ แต่ก็เป็นธรรม และสอดคล้องกับหลักการของโมเดลต้นไม้ แทบจะไม่ใช้ในการปฏิบัติเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการคำนวณของการสร้างโมเดลเชิงเส้นสำหรับแต่ละผลของผู้สมัครแต่ละคนแยกในแต่ละโหนด ในทางปฏิบัติรูปแบบต้นไม้เติบโตขั้นตอนวิธีการล้มกลับไปที่ง่ายและมีประสิทธิภาพไม่สมบูรณ์ แต่ computationally อักษร . ของพวกนี้ ถัวการกระจายฟังก์ชันเป้าหมาย เช่น การใช้ไม้ธรรมดา ยังคงเป็นทางเลือกที่นิยมมากที่สุด