Regularized Greedy Forest (RGF) est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé conçu pour améliorer la précision prédictive de l'apprentissage d'ensemble. Contrairement à de nombreux algorithmes d’apprentissage d’ensemble, RGF ne nécessite pas de sélection minutieuse de prédicteurs individuels. Au lieu de cela, il effectue une recherche gourmande sur un paysage de pertes régularisé, ce qui signifie qu'il choisit des prédicteurs à chaque itération en fonction de la mesure dans laquelle leur ajout améliorerait le score global. Cette régularisation réduit le surajustement, qui peut autrement se produire lorsque trop de prédicteurs sont inclus dans l'ensemble.
En plus de réduire le surapprentissage, RGF permet également un entraînement et une prédiction plus rapides, par rapport aux méthodes d'ensemble plus traditionnelles. La formation et les prédictions sont généralement effectuées beaucoup plus rapidement car il n'est pas nécessaire de sélectionner soigneusement le « meilleur » modèle. Au lieu de cela, l'algorithme RGF s'occupe lui-même de la sélection du modèle et produit simplement le meilleur modèle possible compte tenu des paramètres du problème.
RGF est bien adapté aux ensembles de données de grande dimension, où le nombre possible de prédicteurs est important. Dans ces cas, la sélection manuelle des prédicteurs les plus importants peut devenir difficile, et la régularisation permet d'éviter le surajustement.
Dans l’ensemble, Regularized Greedy Forest est une technique d’apprentissage automatique supervisé puissante et flexible qui offre une précision prédictive efficace, tout en réduisant la complexité de la sélection et de la formation des modèles. Il s’agit d’une technique idéale pour les ensembles de données complexes et de grande dimension, et elle est devenue une technique largement utilisée pour l’analyse prédictive.
