Regularized Greedy Forest (RGF) adalah algoritme pembelajaran mesin terawasi yang dirancang untuk meningkatkan akurasi prediktif pembelajaran ansambel. Tidak seperti banyak algoritma pembelajaran ansambel, RGF tidak memerlukan pemilihan prediktor individual yang cermat. Sebaliknya, ia melakukan pencarian serakah pada lanskap kerugian yang diatur, yang berarti ia memilih prediktor pada setiap iterasi berdasarkan seberapa baik penambahan prediktor tersebut akan meningkatkan skor keseluruhan. Regularisasi ini mengurangi overfitting, yang dapat terjadi jika terlalu banyak prediktor yang disertakan dalam ansambel.
Selain mengurangi overfitting, RGF juga memungkinkan pelatihan dan prediksi lebih cepat, dibandingkan metode ansambel tradisional. Pelatihan dan prediksi biasanya dilakukan lebih cepat karena tidak perlu hati-hati memilih model “terbaik”. Sebaliknya, algoritma RGF menangani pemilihan model itu sendiri, dan hanya menghasilkan model terbaik berdasarkan parameter masalahnya.
RGF sangat cocok untuk kumpulan data berdimensi tinggi, yang memiliki kemungkinan jumlah prediktor yang besar. Dalam kasus ini, memilih prediktor paling penting secara manual bisa menjadi sulit, dan regularisasi membantu mencegah overfitting.
Secara keseluruhan, Regularized Greedy Forest adalah teknik pembelajaran mesin terawasi yang kuat dan fleksibel yang memberikan akurasi prediksi yang efektif, sekaligus mengurangi kompleksitas pemilihan dan pelatihan model. Ini adalah teknik ideal untuk kumpulan data berdimensi tinggi dan kompleks, dan telah menjadi teknik yang banyak digunakan untuk analisis prediktif.
