Vi anser att problemet med att lära sig en skog med ickelinjära beslutsregler med allmänna förlustfunktioner. Standardmetoder använder ökade beslut träd som Adaboost för exponentiell förlust och Friedmans lutning öka för allmän förlust. I motsats till dessa traditionella boosteralgoritmer som behandlar en trädinlärare som en svart låda, den metod vi föreslår direkt lär beslutsskogar via fullt-korrigerande legaliserad girig sökning med hjälp av den underliggande skogsstrukturen. Vår metod uppnår högre noggrannhet och mindre modeller än gradienten ökar på många av de datauppsättningar vi har testat på.
Traditionell boosting som diskuteras ovan behandlar träd eleven som en svart låda, men det är möjligt att utnyttja den underliggande trädstrukturen för att uppnå högre noggrannhet och mindre (därför snabbare) modeller REF.
Learning Nonlinear Functions Using Regularized Greedy Forest
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}