Я использую функцию tree() из пакета tree для построения дерева решений линейной регрессии (зависимая переменная является непрерывной). Я хотел бы получить стандартные ошибки для прогнозов (как и при прогнозировании по модели lm()), чтобы я мог создать доверительные интервалы. Тем не менее, это не похоже на вариант. Есть ли способ сделать это?
data(mtcars)
library(tree)
car_fit <- tree(mpg ~ cyl + disp + hp + drat + wt + qsec, data = mtcars[1:27,])
plot(car_fit)
text(car_fit)
predict(car_fit, newdata = mtcars[28:32, ])
Я пробовал:
predict(car_fit, newdata = mtcars[28:32, ], se = T)
predict(car_fit, newdata = mtcars[28:32, ], interval = "confidence")
predict(car_fit, newdata = mtcars[28:32, ], interval = "prediction")
К сожалению, ни один из них не приводит к стандартным ошибкам или интервалам для прогнозирования.