論文の概要: A Mathematical Programming Approach to Optimal Classification Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10502v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 20:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-22 22:45:06.249727
• Title: A Mathematical Programming Approach to Optimal Classification Forests
• Title（参考訳）: 最適分類林への数学的プログラミング手法
• Authors: V\'ictor Blanco, Alberto Jap\'on, Justo Puerto, Peter Zhang
• Abstract要約: 所定の数の木が同時に構築され、それぞれがトレーニングデータセット内の各観察の予測クラスを提供する。 観測は、最も頻繁に予測されるクラスに分類される。 提案手法は,いくつかの標準データセット上で,最先端のツリーベース分類法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a novel mathematical optimization based methodology to construct classification forests. A given number of trees are simultaneously constructed, each of them providing a predicted class for each of the observations in the training dataset. An observation is then classified to its most frequently predicted class. We give a mixed integer linear programming formulation for the problem. We report the results of our computational experiments. Our proposed method outperforms state-of-the-art tree-based classification methods on several standard datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分類林を構築するための数学的最適化手法を提案する。 与えられた数のツリーが同時に構築され、それぞれがトレーニングデータセット内の各観測に対する予測クラスを提供する。 観測は、最も頻繁に予測されるクラスに分類される。 この問題に対して混合整数線形計画法を提案する。 計算実験の結果を報告する。 提案手法は,いくつかの標準データセット上で,最先端のツリーベース分類法より優れている。

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