模型树--M5

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M5模型树采用线性函数作为叶节点模型，不同于传统常量叶节点。其分割策略关注于降低样本标准差而非平方误差，并设有阈值限制，当节点样本数少于特定值或样本Y值标准差比例低于阈值时停止分裂。
模型树推广了回归树的概念，它与回归树的2个重要不同在于：
  1. 叶节点上不是常量，而是一个线性函数模型。
  2. 分割空间的标准不是降低平方误差，而是降低样本标准差。
相比于回归树，模型树的优点在于：回归树的计算量随着维度的增加而迅速增加，但模型树比模型小得多，所以模型树在处理高维（数百）数据时会比较轻松。由于叶节点是采用的是线性函数而非常量，所以预测的精度更高。
M5模型树划分的标准是：将一个节点覆盖的样本的Y值（即目标属性值）的标准差看作误差的度量。计算SDR（standard deviation reduction）

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