রেগুলারাইজড র্যান্ডম ফরেস্ট
রেগুলারাইজড র্যান্ডম ফরেস্ট (RRF), যা ডেনং এবং রুঙ্গার ২০১২ সালে প্রবর্তন করেন, এটি স্ট্যান্ডার্ড র্যান্ডম ফরেস্টকে প্রসারিত করে একটি পেনাল্টি যোগ করার মাধ্যমে, যা এনসেম্বলের মধ্যে ইতিমধ্যে ব্যবহৃত হয়নি এমন ফিচারগুলিতে স্প্লিট করাকে নিরুৎসাহিত করে। এই বিল্ট-ইন রেগুলারাইজেশন স্পারসার, কম রিডান্ডান্ট ফিচার সাবসেট তৈরি করে, যা মডেলটিকে বিশেষভাবে মূল্যবান করে তোলে যখন ফিচার সিলেকশন প্রেডিক্টিভ অ্যাকুরেসি-র মতোই গুরুত্বপূর্ণ।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- Extra Treesযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →