論文の概要: Building Decision Forest via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00306v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 09:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 14:37:37.565628
• Title: Building Decision Forest via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による意思決定林の構築
• Authors: Guixuan Wen and Kaigui Wu
• Abstract要約: 本稿では,MA-H-SAC-DFと呼ばれる森林決定手法を提案する。 ハイブリッドSACはCTDEアーキテクチャのマルチエージェントシステムに拡張され,最適な森林建設方針が決定される。 実験の結果、MA-H-SAC-DFは、バランスのとれたデータセット上でランダムフォレスト、Adaboost、GBDTと同等のパフォーマンスを示し、バランスのとれたデータセットではパフォーマンスが向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensemble learning methods whose base classifier is a decision tree usually belong to the bagging or boosting. However, no previous work has ever built the ensemble classifier by maximizing long-term returns to the best of our knowledge. This paper proposes a decision forest building method called MA-H-SAC-DF for binary classification via deep reinforcement learning. First, the building process is modeled as a decentralized partial observable Markov decision process, and a set of cooperative agents jointly constructs all base classifiers. Second, the global state and local observations are defined based on informations of the parent node and the current location. Last, the state-of-the-art deep reinforcement method Hybrid SAC is extended to a multi-agent system under the CTDE architecture to find an optimal decision forest building policy. The experiments indicate that MA-H-SAC-DF has the same performance as random forest, Adaboost, and GBDT on balanced datasets and outperforms them on imbalanced datasets.
• Abstract（参考訳）: 基本分類器が決定木であるアンサンブル学習方法は、通常、袋詰めまたはブースティングに属する。 しかし、我々の知識の最良のところへの長期的な回帰を最大化することによってアンサンブル分類器を構築した以前の研究はない。 本稿では,MA-H-SAC-DFと呼ばれる森林決定手法を提案する。 まず、構築プロセスは分散部分可観測マルコフ決定プロセスとしてモデル化され、協調エージェントのセットは、すべてのベース分類器を共同で構築する。 第2に、親ノードの情報と現在の位置に基づいて、グローバル状態と局所観測が定義される。 最後に、最先端の深層補強法であるハイブリッドSACをCTDEアーキテクチャの下でマルチエージェントシステムに拡張し、最適な森林建設方針を求める。 実験によれば、ma-h-sac-dfは、バランスの取れたデータセット上でランダムフォレスト、adaboost、gbdtと同等の性能を持ち、不バランスなデータセットでそれを上回る。

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