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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Fred W. Huffer (Florida State University) Cheolyong Park (Keimyung University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.39 No.1
발행연도
2020.5
수록면
1 - 15 (15page)

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Statistics are proposed to assist in choosing the number of trees in random forests for classification, one of which is very useful in monitoring of the out-of-bag (OOB) error rate. These statistics are used sequentially as the forest is constructed and are computed from OOB votes or test set votes. They provide a measure of the expected disagreement between the current forest and the limiting forest with infinitely many trees. Examples and simulation studies of the statistic for monitoring of the OOB error rate are provided to illustrate the performance of these statistics.
#Random forest #Margin of victory #Convergence diagnostic #Out-of-bag error

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Motivating the Statistics
3. Derivation of Statistics
4. Examples using □□
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Breiman L / 2001 / Random forests / Mach Learn 45:5~32 google schola Hernández-Lobato D / 2013 / How large should ensembles of classifiers be / Pattern Recogn 46:1323~1336 google schola Lopes, ME / 2019 / Estimating the algorithmic variance of randomized ensemble via the bootstrap / Ann Stat 47:1088~1112 google schola Hernández-Lobato D / 2011 / Inference on the prediction of ensembles of infinite size / Pattern Recogn 44:1426~1434 google schola Banfield RE / 2007 / A comparison of decision tree ensemble creation techniques / Ieee T Pattern Anal 29:173~180 google schola

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