論文の概要: Data-driven multinomial random forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15154v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 09:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 19:43:01.109949
• Title: Data-driven multinomial random forest
• Title（参考訳）: データ駆動型マルチノミアルランダム森林
• Authors: JunHao Chen
• Abstract要約: 我々は、ランダムな森林変種に対する以前の弱一貫性証明法を強い一貫性証明法に強化する。 また,マルチノミアルランダムフォレスト(MRF)に基づくデータ駆動型マルチノミアルランダムフォレスト(DMRF)を提案する。 我々の知る限り、DMRFアルゴリズムはアルゴリズムの複雑さが低く、優れた性能を持つRFの変種である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1828601975620257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we strengthen the previous weak consistency proof method of random forest variants into a strong consistency proof method, and strengthen the data-driven degree of RF variants, so as to obtain better theoretical properties and experimental performance. In addition, we also propose a data-driven multinomial random forest (DMRF) based on the multinomial random forest (MRF), which meets the strong consistency and has lower complexity than MRF, and the effect is equal to or better than MRF. As far as we know, DMRF algorithm is a variant of RF with low algorithm complexity and excellent performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムフォレスト変種に対する従来の弱い一貫性証明法を強い一貫性証明法に補強し,rf変種のデータ駆動性を強化し,より優れた理論特性と実験性能を得る。 また,データ駆動型マルチノミアルランダムフォレスト(DMRF)をMRF(Multinomial random forest)に基づいて提案する。 我々の知る限り、DMRFアルゴリズムはアルゴリズムの複雑さが低く、優れた性能を持つRFの変種である。

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