論文の概要: Hidden Variables unseen by Random Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15500v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 12:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 23:44:36.304212
• Title: Hidden Variables unseen by Random Forests
• Title（参考訳）: ランダム・フォレストに見つからない隠れた変数
• Authors: Ricardo Blum, Munir Hiabu, Enno Mammen, Joseph Theo Meyer,
• Abstract要約: 木の成長過程で用いられる単純な代替パーティショニングスキームは、これらの相互作用の同定を促進することができると論じる。 その結果、純粋な相互作用が重要な役割を果たすシナリオにおいて、モデルが適合する能力を高めることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Random Forests are widely claimed to capture interactions well. However, some simple examples suggest that they perform poorly in the presence of certain pure interactions that the conventional CART criterion struggles to capture during tree construction. We argue that simple alternative partitioning schemes used in the tree growing procedure can enhance identification of these interactions. In a simulation study we compare these variants to conventional Random Forests and Extremely Randomized trees. Our results validate that the modifications considered enhance the model's fitting ability in scenarios where pure interactions play a crucial role.
• Abstract（参考訳）: ランダムフォレストは相互作用をうまく捉えていると広く主張されている。 しかし、いくつかの単純な例は、従来のCART基準が樹木構築中に捕獲するのに苦労する純粋な相互作用の存在下では不十分であることを示している。 木の成長過程で用いられる単純な代替パーティショニングスキームは、これらの相互作用の同定を促進することができると論じる。 シミュレーション研究では、これらの変種を従来のランダム林や極端ランダム化木と比較した。 その結果、純粋な相互作用が重要な役割を果たすシナリオにおいて、モデルが適合する能力を高めることが確認された。

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