Regularized Greedy Forest (RGF) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado diseñado para mejorar la precisión predictiva del aprendizaje conjunto. A diferencia de muchos algoritmos de aprendizaje conjunto, RGF no requiere una selección cuidadosa de predictores individuales. En cambio, realiza una búsqueda voraz en un panorama de pérdidas regularizadas, lo que significa que elige predictores en cada iteración en función de qué tan bien su adición mejoraría la puntuación general. Esta regularización reduce el sobreajuste, que de otro modo puede ocurrir cuando se incluyen demasiados predictores en el conjunto.
Además de reducir el sobreajuste, RGF también permite un entrenamiento y una predicción más rápidos, en comparación con los métodos de conjunto más tradicionales. El entrenamiento y las predicciones normalmente se realizan mucho más rápido porque no es necesario seleccionar cuidadosamente el "mejor" modelo. En cambio, el algoritmo RGF se encarga de la selección del modelo y simplemente produce el mejor modelo posible dados los parámetros del problema.
RGF se adapta bien a conjuntos de datos de alta dimensión, donde la cantidad posible de predictores es grande. En estos casos, seleccionar manualmente los predictores más importantes puede resultar difícil y la regularización ayuda a evitar el sobreajuste.
En general, Regularized Greedy Forest es una técnica de aprendizaje automático supervisado potente y flexible que proporciona una precisión predictiva eficaz y, al mismo tiempo, reduce la complejidad de la selección y el entrenamiento del modelo. Es una técnica ideal para conjuntos de datos complejos y de alta dimensión, y se ha convertido en una técnica ampliamente utilizada para el análisis predictivo.
