Abstract-Much av tidigare uppmärksamhet på beslut träd fokuserar på uppdelning kriterier och optimering av trädstorlekar. Dilemmat mellan överbemanning och maximal noggrannhet löses sällan. En metod för att konstruera en beslutsträdsbaserad klassificering föreslås som bibehåller högsta noggrannhet på träningsdata och förbättrar generaliseringsnoggrannheten när den växer i komplexitet. Klassifieraren består av flera träd som konstruerats systematiskt genom att pseudorandomly välja undergrupper av komponenter av funktionen vektor, dvs. träd konstruerade i slumpmässigt utvalda subrymder. Subrymdsmetoden jämförs med enträdsklassificering och andra skogsbyggnadsmetoder genom experiment på allmänt tillgängliga datauppsättningar, där metodens överlägsenhet visas. Vi diskuterar också oberoendet mellan träd i en skog och relaterar det till den kombinerade klassificeringsnoggrannheten.
Till exempel, Ho REF antar pseudo-slumpvis utvalda undergrupper av funktion vektorer för att konstruera flera träd i slumpmässigt valda subrymder.
The random subspace method for constructing decision forests
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}