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/2605.20716v4
• Date: Wed, 27 May 2026 14:18:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:54.789463
• 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、特徴空間の異なるランダム化された表現で各木を構築する。 彼らの一様投票は、誤った表現を持つ木が正しいものより多い地域では誤りを訂正できない。 本稿では,各木の決定経路の構造パターンをサンプルごとの信頼性信号として用いることを提案する。
• 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 construct each tree with a different, randomised representation of the feature space. Their uniform voting cannot correct errors in regions where trees with incorrect representations probabilistically outnumber correct ones, even when the ensemble collectively holds enough correct information -- a reducible error that this paper addresses. We propose using the structural pattern of each tree's decision path as a per-sample reliability signal to identify and differentially weight the more reliable trees. 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 this 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 quantify the reducible error accessible to the method from the fitted RF alone; this estimate correlates strongly with per-dataset gain (Pearson r = +0.840, p < 0.0001), and on the qualifying group it identifies, 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）: ランダムフォレストは、特徴空間の異なるランダム化された表現で各木を構築する。 アンサンブルが十分な正確な情報を持っている場合でも、不正確な表現を持つ木が確率的に正しいものより多い地域では、均一な投票で誤りを訂正することはできない。 本研究では,各木の決定経路の構造パターンをサンプルごとの信頼性信号として用いて,より信頼性の高い木を識別・重み付けする。 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細かい粒度を提供する。 この信頼性は、森林自体が特定した境界領域の経路パターンによって有意に変化し、この信号を用いることで、36のバイナリ分類ベンチマーク(Wilcoxon p < 0.0001)上でのRFよりも統計的に有意な精度向上が得られることを示す。 さらに、この推定法は、各データセットの利得(ピアソン r = +0.840, p < 0.0001)と強く相関し、評価群上では、各データセット(7/0/0)に厳密な勝利を伴って平均+0.99ppの精度向上をもたらす。 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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