Bosque codicioso regularizado

Regularized Greedy Forest, también conocido como RGF, es un algoritmo de aprendizaje automático en el aprendizaje supervisado. Utilizando una versión modificada del aprendizaje de árboles de decisión, Regularized Greedy Forest es un algoritmo basado en datos que proporciona una predicción precisa de la característica objetivo con un buen rendimiento de generalización.

El algoritmo fue propuesto originalmente por Yoshua Bengio, John Lafferty y Corinna Cortes en 2005. Se considera una generalización de la técnica Random Forests, desarrollada por Leo Breiman. Regularized Greedy Forest funciona construyendo una colección de árboles de decisión, entrenados utilizando los mismos datos de entrada. También modifica dos variables en el proceso de aprendizaje de cada árbol.

Las dos variables de modificación son el coeficiente de regularización, alfa, y la tasa de aprendizaje, lambda. Alpha se utiliza para modificar las ponderaciones de los árboles individuales y mejorar el rendimiento de generalización del conjunto, mientras que la tasa de aprendizaje, lambda, se utiliza para evaluar el compromiso entre la precisión y el rendimiento de generalización.

Los algoritmos Regularized Greedy Forest se han empleado en múltiples áreas, como la bioinformática y el procesamiento de imágenes. En comparación con otros métodos de conjunto existentes, RGF presenta un rendimiento de generalización excepcional, al tiempo que reduce el riesgo de sobreajuste debido a los datos de alta dimensión.

En general, Regularized Greedy Forest es un potente algoritmo para el aprendizaje automático supervisado que produce predicciones precisas y con un buen rendimiento de generalización.

Referencias:

Yoshua Bengio, John Lafferty, Corinna Cortes (2005). "Bosque codicioso regularizado". IEEE Transactions on Neural Networks 16 (10): 1875-1889.

Leo Breiman (2001). "Bosques aleatorios". Aprendizaje automático 45 (1): 5-32.