ABSTRACT Random Forests är kraftfulla klassificerings- och regressionsverktyg som ofta används i maskininlärning och bildbehandling. I de flesta slumpmässiga klassificeringsskogsalgoritmer används Gini-indexet och informationsökningsförhållandet vanligen för knutdelning. Dessa två typer av node-split metoder kan dock ägna mindre uppmärksamhet åt den inneboende strukturen av attribut variabler och misslyckas med att hitta attribut med stark diskriminerande förmåga som en grupp men ändå svag som individer. I detta dokument föreslår vi en innovativ metod för att dela träd noderna baserat på den kooperativa spelteorin, från vilken vissa attribut med god diskrimineringsförmåga som grupp kan läras. Denna nya slumpmässiga skogsalgoritm kallas Cooperative Profit Random Forests (CPRF). Experimentella jämförelser med flera andra befintliga slumpmässiga klassificering skogen algoritmer utförs på flera verkliga datamängder, inklusive fjärranalys bilder. Resultaten visar att CRF överträffar andra befintliga Random Forests algoritmer i de flesta fall. I synnerhet CPRF uppnår lovande resultat när det gäller erkännande av havsfronten. INDEX TERMS Random Forests, kooperativ spelteori, Banzhaf power index.
Dessutom, noden uppdelning metod av den ursprungliga slumpmässiga skogen regressionsalgoritm ägnar ofta mindre uppmärksamhet åt den inneboende strukturen av attributet (pixel) variabler och tenderar att ignorera attribut (pixlar) med stark diskriminerande förmåga som en grupp men svag som individer REF.
Cooperative Profit Random Forests With Application in Ocean Front Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}