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베이즈 랜덤 포레스트
베이즈 랜덤 포레스트는 트리 구조와 잎 매개변수에 사전 분포를 적용하여 고전적인 랜덤 포레스트를 확장한 다음, 해당 앙상블에 대한 사후 분포를 샘플링하거나 근사화합니다. 그 결과는 보정된 불확실성 추정치를 동반하는 예측 세트인데, 이는 표준 랜덤 포레스트에는 없는 기능이므로 모델의 예측만큼이나 모델의 확신도를 아는 것이 중요할 때 유용합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Random Forest (Bayesian Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-random-forest
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