Hutan serakah yang diatur

Regularized Greedy Forest, juga dikenal sebagai RGF, adalah algoritma pembelajaran mesin dalam pembelajaran yang diawasi. Memanfaatkan pembelajaran pohon keputusan versi modifikasi, Regularized Greedy Forest adalah algoritma berbasis data yang memberikan prediksi akurat terhadap fitur target dengan kinerja generalisasi yang baik.

Algoritme ini awalnya diusulkan oleh Yoshua Bengio, John Lafferty, dan Corinna Cortes pada tahun 2005. Algoritma ini dianggap sebagai generalisasi dari teknik Random Forests, yang dikembangkan oleh Leo Breiman. Hutan Serakah yang Terregulasi bekerja dengan membangun kumpulan pohon keputusan, dilatih menggunakan data masukan yang sama. Ini juga memodifikasi dua variabel dalam proses pembelajaran setiap pohon.

Dua variabel modifikasinya adalah koefisien regularisasi, alpha, dan kecepatan pembelajaran, lambda. Alpha digunakan untuk memodifikasi bobot masing-masing pohon dan untuk meningkatkan kinerja generalisasi ansambel, sedangkan kecepatan pembelajaran, lambda, digunakan untuk mengevaluasi trade-off antara akurasi dan kinerja generalisasi.

Algoritme Greedy Forest yang terregulasi telah digunakan di berbagai bidang, seperti bioinformatika dan pemrosesan gambar. Dibandingkan dengan metode ansambel lain yang ada, RGF menunjukkan kinerja generalisasi yang luar biasa sekaligus mengurangi risiko overfitting karena data berdimensi tinggi.

Secara keseluruhan, Regularized Greedy Forest adalah algoritme canggih untuk pembelajaran mesin terawasi yang menghasilkan prediksi akurat dan kinerja generalisasi yang baik.

Referensi:

Yoshua Bengio, John Lafferty, Corinna Cortes (2005). “Hutan Serakah yang Diatur.” Transaksi IEEE di Jaringan Syaraf Tiruan 16 (10): 1875-1889.

Leo Breiman (2001). “Hutan Acak.” Pembelajaran Mesin 45 (1): 5-32.