정규화된 탐욕스러운 숲

RGF라고도 하는 정규화된 욕심 포레스트는 지도 학습의 머신 러닝 알고리즘입니다. 의사 결정 트리 학습의 수정된 버전을 활용하는 정규화된 욕심 포레스트는 우수한 일반화 성능으로 대상 피처를 정확하게 예측하는 데이터 기반 알고리즘입니다.

이 알고리즘은 2005년 요슈아 벤지오, 존 래퍼티, 코리나 코르테스가 처음 제안했습니다. 이는 레오 브라이먼이 개발한 랜덤 포레스트 기법을 일반화한 것으로 간주됩니다. 정규화된 욕심 포레스트는 동일한 입력 데이터를 사용하여 학습된 의사 결정 트리 모음을 구축하는 방식으로 작동합니다. 또한 각 트리의 학습 과정에서 두 가지 변수를 수정합니다.

두 가지 수정 변수는 정규화 계수인 알파와 학습 속도인 람다입니다. 알파는 개별 트리의 가중치를 수정하고 앙상블의 일반화 성능을 개선하는 데 사용되며, 학습 속도인 람다는 정확도와 일반화 성능 간의 균형을 평가하는 데 사용됩니다.

정규화된 욕심 포레스트 알고리즘은 생물 정보학, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 기존의 다른 앙상블 방식에 비해 RGF는 일반화 성능이 뛰어나며, 고차원 데이터로 인한 과적합의 위험도 줄일 수 있습니다.

전반적으로 정규화된 욕심 포레스트는 정확한 예측을 생성하고 일반화 성능이 우수한 지도 머신 러닝을 위한 강력한 알고리즘입니다.

참조:

요슈아 벤지오, 존 래퍼티, 코리나 코르테스 (2005). "정규화 된 탐욕스러운 숲." 신경망에 대한 IEEE 트랜잭션 16 (10): 1875-1889.

레오 브라이먼 (2001). "랜덤 포레스트." 기계 학습 45 (1): 5-32.