Regulert tilfeldig skog
Regulert tilfeldig skog (RRF), introdusert av Deng og Runger i 2012, utvider standard tilfeldig skog ved å legge til en straff som motvirker splitt på trekk som ennå ikke er brukt i ensemblet. Denne innebygde regulariseringen produserer mer sparsomme, mindre redundante trekk-delmengder, noe som gjør modellen spesielt verdifull når trekkseleksjon er like viktig som prediktiv nøyaktighet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- BeslutningstreMaskinlæring↔ compare
- Ekstra trærMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Regulert beslutningstreMaskinlæring↔ compare
- Regulert gradient-boostingMaskinlæring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →