Regularized Greedy Forest (RGF) は、アンサンブル学習の予測精度を向上させるために設計された教師あり機械学習アルゴリズムです。多くのアンサンブル学習アルゴリズムとは異なり、RGF では個々の予測変数を慎重に選択する必要がありません。代わりに、正則化された損失ランドスケープに対して貪欲な検索を実行します。これは、加算によって全体のスコアがどの程度改善されるかに基づいて、反復ごとに予測子を選択することを意味します。この正則化により、アンサンブルに含まれる予測子が多すぎる場合に発生する可能性がある過学習が軽減されます。
RGF では、過学習を軽減するだけでなく、従来のアンサンブル手法と比較して、トレーニングと予測を高速化することもできます。 「最適な」モデルを慎重に選択する必要がないため、通常、トレーニングと予測がはるかに迅速に行われます。代わりに、RGF アルゴリズム自体がモデルの選択を処理し、問題のパラメータを考慮して可能な限り最良のモデルを生成するだけです。
RGF は、予測変数の数が多い高次元データセットに適しています。このような場合、最も重要な予測変数を手動で選択することが困難になる可能性があり、正則化は過剰適合の防止に役立ちます。
全体として、 Regularized Greedy Forest は、モデルの選択とトレーニングの複雑さを軽減しながら、効果的な予測精度を提供する、強力で柔軟な教師あり機械学習手法です。これは高次元で複雑なデータセットにとって理想的な手法であり、予測分析に広く使用される手法となっています。
