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.
I REF används den starka lagen om stora tal för att bevisa att förutsägelsen om slumpmässiga skogar nästan säkert konvergerar till en gräns när antalet träd i skogen blir stort.
Random Forests
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}