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/2605.20716v3
• Date: Mon, 25 May 2026 15:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:37.850482
• 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: ランダムな森林は、各木の根から葉までの経路を通じて予測に達する。 本研究では,森林そのものが特定した境界領域の経路パターンによって信頼性が有意に変化することを示す。 本研究は、以前森林調査で見落とされた決定経路の構造情報が、RF性能向上に寄与することを示唆している。
• 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: The global uniform aggregation of random forests leaves conditional bias along the decision boundary uncorrected. To correct this locally, we propose exploiting the structural pattern of each tree's decision path. At inference, a random forest reaches its prediction through the root-to-leaf path the sample traverses in each tree, so path-level reliability offers a finer granularity than tree-level weighting can access. We show that reliability varies meaningfully across path patterns in the boundary region identified by the forest itself, and that using this signal yields a statistically significant accuracy improvement over RF on 36 binary classification benchmarks (Wilcoxon p < 0.0001). We further devise a way to measure the sufficiency of residual information in the fitted RF's decision boundary, providing an estimate of the expected gain before the method is applied; on the qualifying group identified this way, the method delivers a mean +0.99 pp accuracy improvement with strict wins on every dataset (7/0/0). Class-recall regression -- the typical failure mode of RF correction methods -- is measured: zero minority-recall regressions and a single majority-recall regression at the 0.2 pp threshold, indicating that the correction operates in the direction of bias reduction rather than class trade-off. Our work suggests that the structural information of decision paths, previously overlooked in random forest research, can contribute to RF performance improvement.
• Abstract（参考訳）: ランダムな森林のグローバルな均一な集積は、決定境界に沿った条件バイアスを未修正のまま残している。 これを局所的に補正するために,各木の決定経路の構造パターンを利用する手法を提案する。 推定において、ランダムな森林は、各木の根から葉までの経路を通してその予測に達するので、経路レベルの信頼性は、木レベルでの重み付けがアクセス可能なものよりもきめ細かな粒度を提供する。 この信号を用いて,36のバイナリ分類ベンチマーク(Wilcoxon p < 0.0001)において,RFに対する統計的に有意な精度向上が得られた。 さらに, 本手法が適用される前に期待される利得を推定し, 各データセット(7/0/0)に対して平均+0.99ppの精度向上を達成できることを示す。 RF補正手法の典型的な障害モードであるクラスリコール回帰は、0.2ppの閾値でゼロの少数リコール回帰と1つの多数リコール回帰を計測し、その補正がクラストレードオフよりもバイアス低減の方向に動作していることを示す。 本研究は、以前森林調査で見落とされた決定経路の構造情報が、RF性能向上に寄与することを示唆している。

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