Machine learningMachine learning
الغابة العشوائية المنتظمة
تمتد الغابة العشوائية المنتظمة (RRF)، التي قدمها دينغ ورونجر في عام 2012، الغابة العشوائية القياسية بإضافة عقوبة تثبط التقسيمات على الميزات التي لم تُستخدم بالفعل في المجموعة. ينتج هذا التنظيم المدمج مجموعات ميزات أكثر ندرة وأقل تكرارًا، مما يجعل النموذج ذا قيمة خاصة عندما يكون اختيار الميزات بنفس أهمية الدقة التنبؤية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Deng, H., & Runger, G. (2012). Feature selection via regularized trees. Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, pp. 1–8. DOI: 10.1109/IJCNN.2012.6252640 ↗
- Deng, H., & Runger, G. (2013). Gene selection with guided regularized random forest. Pattern Recognition, 46(12), 3483–3489. DOI: 10.1016/j.patcog.2013.05.018 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-random-forest
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- الأشجار الإضافية (Extra Trees)تعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- شجرة قرار منظمةتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرج المنتظمتعلم الآلة↔ compare