Regularny zachłanny las

Regularized Greedy Forest, znany również jako RGF, to algorytm uczenia maszynowego w uczeniu nadzorowanym. Wykorzystując zmodyfikowaną wersję uczenia drzew decyzyjnych, Regularized Greedy Forest jest algorytmem opartym na danych, który zapewnia dokładne przewidywanie docelowej cechy z dobrą wydajnością uogólniania.

Algorytm ten został pierwotnie zaproponowany przez Yoshua Bengio, Johna Lafferty'ego i Corinnę Cortes w 2005 roku. Jest on uważany za uogólnienie techniki Random Forests, opracowanej przez Leo Breimana. Regularized Greedy Forest działa poprzez budowanie kolekcji drzew decyzyjnych, trenowanych przy użyciu tych samych danych wejściowych. Modyfikuje również dwie zmienne w procesie uczenia każdego drzewa.

Dwie zmienne modyfikujące to współczynnik regularyzacji alfa i współczynnik uczenia lambda. Alfa służy do modyfikowania wag poszczególnych drzew i poprawy wydajności uogólniania zespołu, podczas gdy współczynnik uczenia, lambda, służy do oceny kompromisu między dokładnością a wydajnością uogólniania.

Algorytmy Regularized Greedy Forest znalazły zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak bioinformatyka i przetwarzanie obrazów. W porównaniu z innymi istniejącymi metodami zespołowymi, RGF wykazuje wyjątkową wydajność uogólniania, jednocześnie zmniejszając ryzyko nadmiernego dopasowania ze względu na dane wielowymiarowe.

Ogólnie rzecz biorąc, Regularized Greedy Forest to potężny algorytm do nadzorowanego uczenia maszynowego, który zapewnia dokładne przewidywania i dobrą wydajność uogólniania.

Referencje:

Yoshua Bengio, John Lafferty, Corinna Cortes (2005). "Regularized Greedy Forest". IEEE Transactions on Neural Networks 16 (10): 1875-1889.

Leo Breiman (2001). "Random Forests." Machine Learning 45 (1): 5-32.