Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction Error Estimation in Random Forests

論文の概要: Prediction Error Estimation in Random Forests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00736v4
Date: Thu, 8 Aug 2024 01:49:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 21:09:27.639527
Title: Prediction Error Estimation in Random Forests
Title（参考訳）: ランダム森林における予測誤差の推定
Authors: Ian Krupkin, Johanna Hardin,
Abstract要約: 分類の場合、ランダムフォレストによる予測誤差の推定は、真の誤差率と平均的に近いことを示す。さらに、我々の結果は、クロスバリデーション、バッグング、データ分割など、さまざまなエラー推定戦略にまたがっていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this paper, error estimates of classification Random Forests are quantitatively assessed. Based on the initial theoretical framework built by Bates et al. (2023), the true error rate and expected error rate are theoretically and empirically investigated in the context of a variety of error estimation methods common to Random Forests. We show that in the classification case, Random Forests' estimates of prediction error is closer on average to the true error rate instead of the average prediction error. This is opposite the findings of Bates et al. (2023) which are given for logistic regression. We further show that our result holds across different error estimation strategies such as cross-validation, bagging, and data splitting.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムフォレスト分類の誤差推定を定量的に評価する。 Bates et al (2023) によって構築された最初の理論的枠組みに基づき、ランダムフォレストに共通する様々な誤差推定手法の文脈において、真の誤り率と予測誤差率を理論的および実証的に研究する。分類の場合、予測誤差のランダムフォレストの推定値は、平均誤差ではなく真の誤差率に近いことが示される。これは、ロジスティック回帰のために与えられる Bates et al (2023) の発見とは逆である。さらに、我々の結果は、クロスバリデーション、バッグング、データ分割など、さまざまなエラー推定戦略にまたがっていることを示す。

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