Slumpmässiga skogar är ensemblemetoder som odlar träd som grundlärare och kombinerar sina förutsägelser med genomsnitt. Slumpmässiga skogar är kända för sin goda praktiska prestanda, särskilt i högdimensionella miljöer. På den teoretiska sidan belyser flera studier det potentiellt fruktbara sambandet mellan de slumpmässiga skogarna och kärnmetoderna. I det här dokumentet tar vi reda på detta i detalj. I synnerhet visar vi att genom att något ändra sin definition, kan slumpmässiga skogar skrivas om som kärnmetoder (kallas KeRF för kärna baserad på slumpmässiga skogar) som är mer tolkningsbara och lättare att analysera. Explicit uttryck av KeRF uppskattningar för vissa specifika slumpmässiga skogsmodeller anges, tillsammans med övre gränser på deras graden av konsekvens. Vi visar också empiriskt att KeRF:s uppskattningar är positiva till de slumpmässiga skogsskattningarna. Index Terms-Random skogar, randomisering, konsistens, graden av konsekvens, kärnmetoder.
Vi hänvisar till REF för en diskussion nyligen om sambandet mellan beslutsskogar och kärnmetoder.
Random Forests and Kernel Methods
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}