I detta papper introducerar vi en ny Random Forest (RF) induktionsalgoritm som kallas Dynamic Random Forest (DRF) som bygger på en adaptiv trädinduktionsprocedur. Huvudidén är att vägleda trädinduktionen så att varje träd kommer att komplettera så mycket som möjligt de befintliga träden i ensemblen. Detta görs här genom en omsampling av träningsdata, inspirerad av att öka algoritmer, och kombineras med andra randomiseringsprocesser som används i traditionella RF-metoder. DRF-algoritmen visar en betydande förbättring i fråga om noggrannhet jämfört med standard statisk RF-induktionsalgoritm.
Random Forest algoritm som är baserad på en adaptiv träd induktion förfarande REF.
Dynamic Random Forests
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}