Machine learningMachine learning

Rừng ngẫu nhiên được điều chuẩn

Rừng ngẫu nhiên được điều chuẩn (RRF), được Deng và Runger giới thiệu vào năm 2012, mở rộng mô hình Rừng ngẫu nhiên tiêu chuẩn bằng cách thêm một hình phạt nhằm hạn chế việc phân tách dựa trên các đặc trưng chưa được sử dụng trong tập hợp. Việc điều chuẩn tích hợp này tạo ra các tập con đặc trưng thưa hơn, ít dư thừa hơn, làm cho mô hình đặc biệt có giá trị khi việc chọn đặc trưng cũng quan trọng như độ chính xác dự đoán.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. 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
  2. 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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Random Forest (RRF). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateRegularized random forest (Regularized Random Forest (RRF)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/machine-learning/regularized-random-forest · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026