Regularizovaný náhodný les
Regularizovaný náhodný les (RRF), predstavený Dengom a Rungerom v roku 2012, rozširuje štandardný náhodný les pridaním penalizácie, ktorá odrádza delenia na príznakoch, ktoré ešte neboli použité v ansámble. Táto vstavaná regularizácia produkuje redšie, menej redundantné podmnožiny príznakov, vďaka čomu je model obzvlášť cenný, keď je výber príznakov rovnako dôležitý ako prediktívna presnosť.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Rozhodovací stromStrojové učenie↔ compare
- Extra TreesStrojové učenie↔ compare
- Náhodný lesStrojové učenie↔ compare
- Regulovaný rozhodovací stromStrojové učenie↔ compare
- Regularizované zosilňovanie gradientuStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →