論文の概要: WildWood: a new Random Forest algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08010v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 09:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 19:02:35.500571
• Title: WildWood: a new Random Forest algorithm
• Title（参考訳）: WildWood:新しいランダムフォレストアルゴリズム
• Authors: St\'ephane Ga\"iffas and Ibrahim Merad and Yiyang Yu
• Abstract要約: WildWoodはランダムフォレスト(RF)タイプの教師あり学習のための新しいアンサンブルアルゴリズムである。 WWは、アウト・オブ・バグのスコアを計算するために、ブートストラップのアウト・オブ・バグのサンプルを使用する。 WWは、他の確立されたアンサンブル法と比較して高速で競争力がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce WildWood (WW), a new ensemble algorithm for supervised learning of Random Forest (RF) type. While standard RF algorithms use bootstrap out-of-bag samples to compute out-of-bag scores, WW uses these samples to produce improved predictions given by an aggregation of the predictions of all possible subtrees of each fully grown tree in the forest. This is achieved by aggregation with exponential weights computed over out-of-bag samples, that are computed exactly and very efficiently thanks to an algorithm called context tree weighting. This improvement, combined with a histogram strategy to accelerate split finding, makes WW fast and competitive compared with other well-established ensemble methods, such as standard RF and extreme gradient boosting algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ランダムフォレスト(RF)タイプの教師あり学習のための新しいアンサンブルアルゴリズムWildWood(WW)を紹介する。 標準的なrfアルゴリズムはbootstrap out-of-bagのスコアを計算するのにbootstrap out-of-bagのサンプルを使用するが、wwはこれらのサンプルを使用して、森林で育てられた各木で可能な全てのサブツリーの予測を集約することで得られる予測を改善した。 これは、コンテキストツリー重み付けと呼ばれるアルゴリズムによって正確に、非常に効率的に計算される、バッグ外のサンプルで計算された指数重みによる集約によって達成される。 この改良は、分割探索を加速するヒストグラム戦略と組み合わさって、標準RFや極端な勾配促進アルゴリズムといった他の確立されたアンサンブル法と比較して、WWを高速かつ競争的にする。

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