Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grafting: Making Random Forests Consistent

論文の概要: Grafting: Making Random Forests Consistent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06015v1
Date: Sat, 9 Mar 2024 21:29:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 09:09:37.019799
Title: Grafting: Making Random Forests Consistent
Title（参考訳）: グラフト:ランダムな森林を一貫性を持たせる
Authors: Nicholas Waltz
Abstract要約: ランダム・フォレストの理論についてはほとんど知られていない。主要な疑問は、ランダムフォレストアルゴリズムが一貫性があるかどうかである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite their performance and widespread use, little is known about the theory of Random Forests. A major unanswered question is whether, or when, the Random Forest algorithm is consistent. The literature explores various variants of the classic Random Forest algorithm to address this question and known short-comings of the method. This paper is a contribution to this literature. Specifically, the suitability of grafting consistent estimators onto a shallow CART is explored. It is shown that this approach has a consistency guarantee and performs well in empirical settings.
Abstract（参考訳）: その性能と広範な利用にもかかわらず、ランダム森林の理論についてはほとんど知られていない。主要な疑問は、ランダムフォレストアルゴリズムが一貫性があるかどうかである。この文献は古典的ランダムフォレストアルゴリズムの様々な変種を探求し、この疑問と手法の既知の欠点に対処する。本論文はこの文献への貢献である。具体的には,浅部CARTへの一貫した推定器の移植性を検討した。このアプローチには一貫性の保証があり、実証的な設定でうまく機能することが示されている。

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