Random Forest Teregulasi
Random Forest Teregulasi (RRF), yang diperkenalkan oleh Deng dan Runger pada tahun 2012, memperluas Random Forest standar dengan menambahkan penalti yang mencegah pemisahan pada fitur yang belum digunakan dalam ansambel. Regularisasi bawaan ini menghasilkan subset fitur yang lebih jarang dan kurang redundan, membuat model ini sangat berharga ketika pemilihan fitur sama pentingnya dengan akurasi prediktif.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon EkstraPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon Keputusan TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatkan Gradien TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →