Как критерий MAE и MSE влияет на способ разбиения дерева в RandomForestRegressor() scikit ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу понять, что на самом деле происходит, когда узел разделяется в зависимости от выбранного «критерия» в последней научной версии RandomForestRegressor (RFR).

RandomForestClassifier() имеет параметры критерия, такие как GINI Impurity и энтропия, для измерения качества разделения. В случае GINI я знаю, что выбираются границы объектов, обеспечивающие максимальное снижение примеси GINI от одного уровня к другому.

В RandomForestRegressor() вариантами критерия являются «MSE» и «MAE». Но что это за ошибка, которая измеряется и оптимизируется перед разделением?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/574 ... ikits-rand