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: 処理完了
- 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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