EN
О выразительных возможностях ансамблей решающих деревьев
Опубликована: 2023 год, том 27, выпуск 1, С. 18–23
Аннотация
Решающие деревья широко применяются в машинном обучении, статистике и анализе данных. Предиктивные модели, основанные на решающих деревьях, показывают отличные результаты в терминах точности и времени обучения, особенно на гетерогенных табличных датасетах. Производительность, простота и надежность делают это семейство алгоритмов одним из наиболее популярных в машинном обучении и науке о данных. Одним из важных гиперпараметров алгоритмов, основанных на решающих деревьях, является максимальная глубина. В данной работе получен теоретический результат, который показывает как ограничение на максимальную глубину решающих деревьев влияет на выразительные возможности всего ансамбля. Этот результат применим к таким алгоритмам, как одиночное решающее дерево (Decision Tree), случайный лес (Random Forest), градиентный бустинг (GBDT) и другие.
Ключевые слова: машинное обучение, наука о данных, решающее дерево, случайный лес, градиентный бустинг.
BibTeX
@article{IS-Sokolov-Prokhorenkova2023,
author = {Соколов, Андрей Павлович and Прохоренкова, Людмила Александровна},
title = {{О выразительных возможностях ансамблей решающих деревьев}},
journal = {Интеллектуальные системы. Теория и приложения},
year = {2023},
volume = {27},
number = {1},
pages = {18--23},
}
AMSBIB
\RBibitem{IS-Sokolov-Prokhorenkova2023}
\by А.\,П.~Соколов, Л.\,А.~Прохоренкова
\paper О выразительных возможностях ансамблей решающих деревьев
\jour Интеллектуальные системы. Теория и приложения
\yr 2023
\vol 27
\issue 1
\pages 18--23