Regularized random forest
Regularized Random Forest (RRF), introduced by Deng and Runger in 2012, extends the standard Random Forest by adding a penalty that discourages splits on features not already used in the ensemble. This built-in regularization produces sparser, less redundant feature subsets, making the model especially valuable when feature selection is as important as predictive accuracy.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.