Random Forest Bayesiano
Il Random Forest Bayesiano estende il classico random forest ponendo una distribuzione a priori sulle strutture degli alberi e sui parametri delle foglie, per poi campionare o approssimare la distribuzione a posteriori su tale ensemble. Il risultato è un insieme di predizioni accompagnate da stime di incertezza calibrate – una capacità che i random forest standard non possiedono – rendendolo prezioso quando sapere quanto il modello è sicuro è importante quanto la predizione stessa.
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Fonti
- Taddy, M., Chen, C., Yu, J., & Wyle, M. (2015). Bayesian and Empirical Bayesian Forests. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML 2015), PMLR 37, 967–976. link ↗
- Lakshminarayanan, B., Roy, D. M., & Teh, Y. W. (2016). Mondrian Forests for Large-Scale Regression when Uncertainty Matters. Proceedings of the 19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016), PMLR 51, 1478–1487. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Random Forest (Bayesian Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-random-forest
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- Apprendimento Attivo BayesianoApprendimento automatico↔ compare
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- Apprendimento Bayesiano Semi-SupervisionatoApprendimento automatico↔ compare
- Processo GaussianoApprendimento automatico↔ compare
- Random ForestApprendimento automatico↔ compare
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