Den regulariserade slumpmässiga skogen (RRF) föreslogs nyligen för funktionsval genom att bygga endast en ensemble. I RRF utvärderas funktionerna på en del av träningsdatan vid varje trädknutpunkt. Vi härleder en övre gräns för antalet distinkta Gini information vinna värden i en nod, och visar att många funktioner kan dela samma informationsvinst på en nod med ett litet antal instanser och ett stort antal funktioner. I en nod med ett litet antal fall kommer därför RRF sannolikt att välja en funktion som inte är särskilt relevant. Här föreslås en förbättrad RRF, kallad den vägledande RRF (GRRF). I GRRF används betydelsepoängen från en vanlig slumpmässig skog (RF) för att vägleda urvalsprocessen i RRF. Experiment på 10 gendatauppsättningar visar att noggrannheten hos GRRF i allmänhet är mer robust än RRF när deras parametrar ändras. GRRF är beräkningseffektiv, kan välja kompakta funktionsundergrupper, och har konkurrenskraftig noggrannhet prestanda, jämfört med RRF, varSelRF och LASSO logistisk regression (med utvärderingar från en RF klassificerare). Dessutom, RF tillämpas på de funktioner som väljs av RRF med minimal legalisering outperforms RF tillämpas på alla funktioner för de flesta av de datamängder som beaktas här. Därför, om noggrannhet anses vara viktigare än storleken på funktionen * Denna forskning stöddes delvis av ONR bidrag N00014-09-1-0656. E-postadresser: hdeng3@asu.com (Houtao Deng), george.runger@asu.edu (George Rugger) 3 maj 2014 delmängd, RRF med minimal reglering kan övervägas. Vi använder noggrannheten prestanda av RF, en stark klassificering, för att utvärdera funktionen urvalsmetoder, och illustrera att svaga klassificerare är mindre kapabla att fånga informationen i en funktion delmängd. Både RRF och GRRF genomfördes i RRF-paketet som finns tillgängligt på CRAN, det officiella R-paketarkivet.
Deng och Runger REF föreslog en guidad regulariserad RF (GRF), där vikter av betydelse poäng från en vanlig slumpmässig skog (RF) används för att vägleda funktionen urvalsprocessen.
Gene selection with guided regularized random forest
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}