Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Random Forest for the Regression Problem

論文の概要: Quantum Random Forest for the Regression Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22790v1
Date: Tue, 24 Mar 2026 04:27:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.305501
Title: Quantum Random Forest for the Regression Problem
Title（参考訳）: 回帰問題に対する量子ランダムフォレスト
Authors: Kamil Khadiev, Liliya Safina,
Abstract要約: 本稿では、回帰問題に対するランダムフォレスト機械学習モデルの(予測)過程をテストするための量子アルゴリズムを提案する。提示されたアルゴリズムは、古典的なアルゴリズムよりも効率的(クエリの複雑さや実行時間の観点から)である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Random Forest model is one of the popular models of Machine learning. We present a quantum algorithm for testing (forecasting) process of the Random Forest machine learning model for the Regression problem. The presented algorithm is more efficient (in terms of query complexity or running time) than the classical counterpart.
Abstract（参考訳）: ランダムフォレストモデル(Random Forest model)は、機械学習の一般的なモデルの1つである。本稿では、回帰問題に対するランダムフォレスト機械学習モデルの(予測)過程をテストするための量子アルゴリズムを提案する。提示されたアルゴリズムは、古典的なアルゴリズムよりも効率的(クエリの複雑さや実行時間の観点から)である。

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