論文の概要: Extremely Simple Streaming Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08483v7
• Date: Thu, 26 Jun 2025 01:33:13 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-06-29 13:54:54.373552
• Title: Extremely Simple Streaming Forest
• Title（参考訳）: 極端に単純なストリーミング林
• Authors: Haoyin Xu, Jayanta Dey, Sambit Panda, Joshua T. Vogelstein,
• Abstract要約: 我々のアプローチである$textitExtremely Simple Streaming Forest$ (XForest)は、上記の制限のいずれかに苦しめられません。 XForestは、多くの現実世界の問題に容易に適用可能な、ストリーミングツリーと森林のシンプルな標準を確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.367145280840156
• License:
• Abstract: Decision forests, including random forests and gradient boosting trees, remain the leading machine learning methods for many real-world data problems, especially on tabular data. However, most of the current implementations only operate in batch mode, and therefore cannot incrementally update when more data arrive. Several previous works developed streaming trees and ensembles to overcome this limitation. Nonetheless, we found that those state-of-the-art algorithms suffer from a number of drawbacks, including low accuracy on some problems and high memory usage on others. We therefore developed an extremely simple extension of decision trees: given new data, simply update existing trees by continuing to grow them, and replace some old trees with new ones to control the total number of trees. In a benchmark suite containing 72 classification problems (the OpenML-CC18 data suite), we illustrate that our approach, $\textit{Extremely Simple Streaming Forest}$ (XForest), does not suffer from either of the aforementioned limitations. On those datasets, we also demonstrate that our approach often performs as well as, and sometimes even better than, conventional batch decision forest algorithms. With a $\textit{zero-added-node}$ approach, XForest-Zero, we also further extend existing splits to new tasks, and this very efficient method only requires inference time. Thus, XForests establish a simple standard for streaming trees and forests that could readily be applied to many real-world problems.
• Abstract（参考訳）: ランダムな森林や勾配木などの決定的森林は、特に表データにおいて、現実世界のデータ問題の主要な機械学習手法である。 しかし、現在の実装のほとんどはバッチモードでしか動作しないため、より多くのデータが到着しても段階的に更新することはできない。 以前のいくつかの研究は、この制限を克服するためにストリーミングツリーとアンサンブルを開発した。 それにもかかわらず、これらの最先端のアルゴリズムは、いくつかの問題に対する精度の低下や、他の問題に対するメモリ使用量の増加など、多くの欠点に悩まされていることがわかった。 そこで我々は、決定木を非常に単純な拡張として開発し、新しいデータを与え、成長を続けることで既存の木を更新し、古い木を新しい木に置き換えて、全体の木数を制御する。 72の分類問題(OpenML-CC18データスイート)を含むベンチマークスイートでは、上記の制限のいずれかに苦しむことのない、$\textit{Extremely Simple Streaming Forest}$ (XForest)のアプローチが示されている。 これらのデータセットでは、我々のアプローチが従来のバッチ決定森林アルゴリズムよりもよく、時には優れていることもしばしば示しています。 XForest-Zeroは、$\textit{zero-added-node}$アプローチで、既存の分割を新しいタスクに拡張します。 そのため、XForestsは、多くの現実世界の問題に容易に適用可能な、ストリーミングツリーや森林のシンプルな標準を確立している。

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