Abstrakt. Syftet med detta dokument är att föreslå ett enkelt förfarande som a priori fastställer ett minsta antal klassificeringar att kombinera för att få en förutsägelse noggrannhetsnivå som liknar den som erhålls med kombinationen av större ensembler. Förfarandet är baserat på McNemars icke-parametriska signifikansprov. Att veta a priori den minsta storleken av klassificerings ensemble som ger den bästa förutsägelsen noggrannhet, utgör en vinst för tid och minne kostnader särskilt för enorma databaser och realtidsapplikationer. Här tillämpade vi detta förfarande på fyra flera klassificeringssystem med C4.5 beslutsträd (Breiman's Baging, Ho's Random subspaces, deras kombination vi märkt 'Bagfs', och Breimans Random Forests) och fem stora referensdatabaser. Det är värt att notera att det föreslagna förfarandet lätt kan utvidgas till andra baslärande algoritmer än ett beslut träd också. De experimentella resultaten visade att det är möjligt att avsevärt begränsa antalet träd. Vi visade också att det minsta antal träd som krävs för att få bästa förutsägelsenoggrannhet kan variera från en klassificering kombinationsmetod till en annan.
Latinskt m.fl. I Ref föreslogs ett enkelt empiriskt förfarande för att begränsa antalet klassificeringar på grundval av McNemars icke-parametriska signifikanstest.
Limiting the Number of Trees in Random Forests
{'venue': 'In Proceedings of MCS 2001, LNCS 2096, 2001', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}