Floresta gulosa regularizada

O Regularized Greedy Forest, também conhecido como RGF, é um algoritmo para aprendizado de máquina em aprendizado supervisionado. Utilizando uma versão modificada do aprendizado de árvore de decisão, o Regularized Greedy Forest é um algoritmo baseado em dados que fornece uma previsão precisa do recurso de destino com bom desempenho de generalização.

O algoritmo foi originalmente proposto por Yoshua Bengio, John Lafferty e Corinna Cortes em 2005. Ele é considerado uma generalização da técnica Random Forests, desenvolvida por Leo Breiman. O Regularized Greedy Forest funciona criando uma coleção de árvores de decisão, treinadas usando os mesmos dados de entrada. Ela também modifica duas variáveis no processo de aprendizado de cada árvore.

As duas variáveis de modificação são o coeficiente de regularização, alfa, e a taxa de aprendizado, lambda. O alfa é usado para modificar os pesos das árvores individuais e melhorar o desempenho da generalização do conjunto, enquanto a taxa de aprendizado, lambda, é usada para avaliar a compensação entre a precisão e o desempenho da generalização.

Os algoritmos Regularized Greedy Forest foram empregados em várias áreas, como bioinformática e processamento de imagens. Em comparação com outros métodos de conjunto existentes, o RGF apresenta um excelente desempenho de generalização e, ao mesmo tempo, reduz o risco de sobreajuste devido a dados de alta dimensão.

Em geral, o Regularized Greedy Forest é um algoritmo avançado para aprendizado de máquina supervisionado que produz previsões precisas e com um bom desempenho de generalização.

Referências:

Yoshua Bengio, John Lafferty, Corinna Cortes (2005). "Floresta gulosa regularizada". IEEE Transactions on Neural Networks 16 (10): 1875-1889.

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