論文の概要: Decision-Path Patterns as Tree Reliability Signals: Path-based Adaptive Weighting for Random Forest Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20716v1
• Date: Wed, 20 May 2026 05:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.485527
• Title: Decision-Path Patterns as Tree Reliability Signals: Path-based Adaptive Weighting for Random Forest Classification
• Title（参考訳）: 樹木信頼性信号としての決定パスパターン:ランダム森林分類のための経路ベース適応重み付け
• Abstract要約: ランダム・フォレストは単純な多数派で木々の票を集めている。 本研究では,各木の根to-leaf決定経路に沿ったトポロジカルパターンが木信頼性のシグナルを伝達していることを観察する。 本稿では,構成によって期待されるクラスバイアスをゼロにするクラス条件比重み付けを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9607593117607193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random forests aggregate tree votes by simple majority, treating all trees as equally informative. We observe that the topological pattern along each tree's root-to-leaf decision path -- where and how often the dominant class label flips along it -- carries a signal of tree reliability that is exploitable for per-sample reweighting. The naive use of this signal is structurally confounded with the predicted class, so we propose a class-conditional ratio weighting that guarantees zero expected class bias by construction. On 30 binary classification benchmarks under a shared-forest, shared-split protocol with 30 repeats, the proposed method is the only one among four compared schemes -- RF, weighted RF, KNORA-Eliminate, KNORA-Union -- to yield a statistically significant accuracy improvement over RF (Wilcoxon p = 0.018), while the three alternatives all fail to do so (p > 0.5). It is also the only scheme without majority-recall regressions, with minority-recall regressions limited to 3/30 datasets -- a one-sided loss to which classical dynamic ensemble selection methods are susceptible. The gain is robust across forest sizes from 100 to 1000 trees.
• Abstract（参考訳）: ランダム・フォレストは単純な多数派で木を採決し、全ての木を等しく情報的扱いする。 我々は,各木の根から葉までの決定経路に沿ったトポロジ的パターン – 支配的なクラスラベルがどの程度の頻度で回転するか – が,サンプルごとの再重み付けに活用可能なツリー信頼性の信号を持っていることを観察する。 この信号の単純利用は予測されたクラスと構造的に整合しているので、構成によって期待されるクラスバイアスをゼロにするクラス条件比重み付けを提案する。 提案手法は, RF, 重み付きRF, KNORA-Eliminate, KNORA-Unionの4つの比較スキームのうち, RFよりも統計的に有意な精度向上(Wilcoxon p = 0.018)を達成できるのに対し, 3つの代替案はいずれも失敗する(p > 0.5)。 マイノリティリコールレグレッションは3/30データセットに限定されており、古典的な動的アンサンブル選択メソッドが影響を受けやすい一方的な損失である。 樹高は100本から1000本までの森林で安定している。

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