論文の概要: To Bag is to Prune

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07063v5
• Date: Mon, 30 Sep 2024 01:02:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:52.919630
• Title: To Bag is to Prune
• Title（参考訳）: To Bag is to Prune
• Authors: Philippe Goulet Coulombe,
• Abstract要約: 悪しきランダムフォレスト(RF)を作るのは非常に難しい。 同時に、RFは、明らかなアウト・オブ・サンプルを伴わずに、イン・サンプルを過度に過度にオーバーフィットさせる。 RFが実装したブートストラップ集約とモデル摂動は,潜伏した「真の」木を自動生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: It is notoriously difficult to build a bad Random Forest (RF). Concurrently, RF blatantly overfits in-sample without any apparent consequence out-of-sample. Standard arguments, like the classic bias-variance trade-off or double descent, cannot rationalize this paradox. I propose a new explanation: bootstrap aggregation and model perturbation as implemented by RF automatically prune a latent "true" tree. More generally, randomized ensembles of greedily optimized learners implicitly perform optimal early stopping out-of-sample. So there is no need to tune the stopping point. By construction, novel variants of Boosting and MARS are also eligible for automatic tuning. I empirically demonstrate the property, with simulated and real data, by reporting that these new completely overfitting ensembles perform similarly to their tuned counterparts -- or better.
• Abstract（参考訳）: 悪いランダム・フォレスト(RF)を作るのは非常に難しい。 同時に、RFは、明らかなアウト・オブ・サンプルを伴わずに、イン・サンプルを過度に過度にオーバーフィットさせる。 古典的バイアス分散トレードオフや二重降下のような標準的な議論は、このパラドックスを合理化できない。 RFが実装したブートストラップ集約とモデル摂動は,潜伏した「真の」木を自動生成する。 より一般的には、欲求に最適化された学習者のランダム化されたアンサンブルは、暗黙的に最適な早期停止動作を行う。 したがって、停止点をチューニングする必要はない。 建設により、BoostingとMARSの新たな変種も自動チューニングが可能になった。 私はこの特性を、シミュレーションと実データで実証的に実証し、これらの新しい完全に適合したアンサンブルが、チューニングされたアンサンブルと同様に、より優れたパフォーマンスを発揮することを報告しました。

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