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Foresta casuale
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Una foresta casuale (in inglese random forest) è un classificatore d'insieme ottenuto dall'aggregazione tramite bagging di alberi di decisione[1][2] L'algoritmo per la creazione di foreste casuali fu sviluppato originariamente da Leo Breiman e Adele Cutler.[3]Le foreste casuali sono state proposte come soluzione atta a ridurre il sovradattamento del training set negli alberi di decisione.[4]


Il nome viene dalle foreste di decisione casuali che furono proposte per la prima volta da Tin Kam Ho dei Bell Labs nel 1995.[5][6]
Il metodo combina l'idea del bagging di Breiman con la selezione casuale delle caratteristiche, introdotta indipendentemente da Ho e Amit Geman al fine di costruire una collezione di alberi di decisione a varianza controllata.
La selezione di un sottoinsieme di caratteristiche è un esempio del metodo del sottoinsieme casuale che, nella formulazione di Ho, è un modo di implementare la discriminazione stocastica proposta da Eugene Kleinberg.[7]
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Applicazioni
In combinazione col metodo chiamato Repeated Incremental and Pruning, trova impiego nella categorizzazione automatica di fatti e opinioni, così come nel fact-checking di singole proposizioni.[8]
Note
Voci correlate
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