不，除非您转换数据。

如果您使用指示函数 $x$

$$x' = \mathbb I \left(\{x>2\}\right) = \begin{cases}\begin{align} 0 \quad &x\leq 2\\ 1 \quad &x>2 \end{align}\end{cases}$$

那么$f(x) = 2x' + 3 = \left(\matrix{3 \\2}\right)^T \left(\matrix{1 \\x'}\right)$

编辑：评论中提到了这一点，但我也想在这里强调一下。将数据分成两部分的任何函数都可以转换为这种形式的线性模型，具有截距和单个输入（数据点位于分区的哪个“侧”的指示符）。重要的是要注意决策函数和决策边界之间的区别。

回答您的问题：

1. 决策树桩不是线性模型。
2. 即使模型不是线性的，决策边界也可以是一条线。逻辑回归就是一个例子。
3. 提升模型不必是与基础学习器相同的模型。如果您考虑一下，您的提升示例，加上您链接到的问题，证明决策树桩不是线性模型。

此答案比仅回答问题所需的更详细。我希望能引起真正专家的一些评论。

我曾经在法庭上，法官问（在上下文中有充分的理由），如果我们称狗的尾巴为腿，那是否意味着狗有 5 条腿？那么什么是线性模型呢？

在统计学的背景下，一位专家告诉我，线性模型是指由一组函数构建的统计模型$f_1, f_2, \ldots, f_n$形式的$y = \sum a_i f_i$重要的约束是误差项是独立的且正态分布的。使用该定义，不能说您的模型是否是线性的，因为您没有提供有关误差项的信息。如果放弃了误差项约束，那么它在您给出的函数或 ssdecontrol 给出的函数中是重言式线性的。无论多么天真，在这个问题的背景下，这可能并不令人满意。从这个意义上说，任何函数都可以被认为是线性的基础。那是因为任何函数空间都可以变成函数的向量空间。

如果您在鼻子上问，从数学上讲，如果您的函数是线性的，那么答案是否定的。线性函数是其图形为直线的函数，而显然您的函数不具有该属性。在回答你最后提出的问题时，可以找到$\beta$以便$f(x) = \beta^{T} x$， 那就不要。

您提供的课程的任何功能都会满足$f(x+y) = f(x) + f(y)$对于任何（实）数$x$和$y$. 请注意，您的功能满足$f(1.5) = 3$和$f(3) = 5$， 所以$f(3) \neq f(1.5) + f(1.5)$如果您的功能具有以下形式，则需要$f(x) = \beta^T x$. 请注意，您为线性函数提出的类是通常称为线性函数的子类。