Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-driven multinomial random forest: A new random forest variant with strong consistency

論文の概要: Data-driven multinomial random forest: A new random forest variant with strong consistency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15154v2
Date: Mon, 16 Oct 2023 13:49:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-18 06:29:13.112527
Title: Data-driven multinomial random forest: A new random forest variant with strong consistency
Title（参考訳）: データ駆動型多項ランダムフォレスト:強い一貫性を持つ新しいランダムフォレスト変種
Authors: JunHao Chen
Abstract要約: 我々は、以前弱一貫したランダム森林の証明法を強一貫した証明法に修正する。データ駆動型多相ランダムフォレスト(DMRF)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2147145617662436
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we modify the proof methods of some previously weakly consistent variants of random forests into strongly consistent proof methods, and improve the data utilization of these variants in order to obtain better theoretical properties and experimental performance. In addition, we propose a data-driven multinomial random forest (DMRF), which has the same complexity with BreimanRF (proposed by Breiman) while satisfying strong consistency with probability 1. It has better performance in classification and regression problems than previous RF variants that only satisfy weak consistency, and in most cases even surpasses BreimanRF in classification tasks. To the best of our knowledge, DMRF is currently a low-complexity and high-performing variation of random forests that achieves strong consistency with probability 1.
Abstract（参考訳）: そこで本稿では, 従来, 弱弱無害な森林変種の証明法を, 強く一貫した証明法に修正し, それらの変種のデータ利用を改良して, より良い理論的特性と実験性能を得る。さらに,データ駆動型多項ランダムフォレスト(dmrf)を提案する。これはbreimanrf(breimanが提案する)と同等の複雑性を持ち,確率1と強い一貫性を満足する。分類および回帰問題において、弱い一貫性しか満たさない以前のRF変種よりも優れた性能を示し、ほとんどの場合、分類タスクにおいてブレイマンRFを超えている。我々の知る限り、DMRFは現在、確率1と強い整合性を達成するランダム森林の低複雑さで高いパフォーマンスの変動である。

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