Machine learningMachine learning
יער אקראי מרובע (Regularized Random Forest)
יער אקראי מרובע (RRF), שהוצג על ידי Deng ו-Runger בשנת 2012, מרחיב את יער אקראי סטנדרטי על ידי הוספת קנס המרתיע פיצולים על תכונות שטרם נעשה בהן שימוש באנסמבל. רגולריזציה מובנית זו מייצרת תת-קבוצות תכונות דלילות ופחות יתירות, מה שהופך את המודל לבעל ערך במיוחד כאשר בחירת תכונות חשובה כמו דיוק חיזוי.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- עצי-עללמידת מכונה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- עץ החלטה מרוסןלמידת מכונה↔ compare
- הגברת גרדיאנט מוסדרתלמידת מכונה↔ compare