Abstrakt. Slumpmässiga skogar är en kombination av trädförutsägare så att varje träd beror på värdena för en slumpmässig vektor som provtas självständigt och med samma fördelning för alla träd i skogen. Generaliseringsfelet för skogarna konvergerar a.s. till en gräns när antalet träd i skogen blir stort. En trädklassningsskogs generaliseringsfel beror på styrkan hos de enskilda träden i skogen och sambandet mellan dem. Använda ett slumpmässigt urval av funktioner för att dela varje nod ger felfrekvenser som jämför gynnsamt med Adaboost (Y. Freund & R. Schapire, Maskininlärning: Proceedings of the Trettonde International conference, * * * *, 148-156), men är mer robust med avseende på buller. Interna uppskattningar övervakar fel, styrka och korrelation och dessa används för att visa svaret på att öka antalet funktioner som används i uppdelningen. Interna skattningar används också för att mäta variabel betydelse. Dessa idéer är också tillämpliga på regression.
Random Forests (RF) Ref beskriver en ensemble av beslutsträd som utbildats självständigt på ett slumpmässigt urval av funktioner.
Random Forests
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}