Regularized Greedy Forest (RGF) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการดูแล ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายของการเรียนรู้ทั้งมวล แตกต่างจากอัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งมวล RGF ไม่จำเป็นต้องเลือกตัวทำนายแต่ละตัวอย่างระมัดระวัง แต่จะทำการค้นหาอย่างละโมบบนแนวการสูญเสียที่เป็นปกติ ซึ่งหมายความว่าจะเลือกตัวทำนายในการวนซ้ำแต่ละครั้งโดยพิจารณาจากว่าการเพิ่มของพวกเขาจะปรับปรุงคะแนนโดยรวมได้ดีเพียงใด การทำให้เป็นมาตรฐานนี้ช่วยลดการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งอาจเกิดขึ้นเมื่อมีตัวทำนายมากเกินไปรวมอยู่ในชุด
นอกเหนือจากการลดฟิตติ้งมากเกินไปแล้ว RGF ยังช่วยให้ฝึกและคาดการณ์ได้เร็วขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการทั้งมวลแบบดั้งเดิม โดยทั่วไปแล้ว การฝึกและการทำนายจะทำได้เร็วกว่ามาก เนื่องจากไม่จำเป็นต้องเลือกแบบจำลองที่ "ดีที่สุด" อย่างรอบคอบ ในทางกลับกัน อัลกอริธึม RGF จะดูแลการเลือกโมเดลเอง และสร้างโมเดลที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ของปัญหา
RGF เหมาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลที่มีมิติสูง ซึ่งจำนวนตัวทำนายที่เป็นไปได้นั้นมีมาก ในกรณีเหล่านี้ การเลือกตัวทำนายที่สำคัญที่สุดด้วยตนเองอาจกลายเป็นเรื่องยาก และการทำให้เป็นมาตรฐานจะช่วยป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไป
โดยรวมแล้ว Regularized Greedy Forest เป็นเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นภายใต้การดูแล ซึ่งให้ความแม่นยำในการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพ ขณะเดียวกันก็ลดความซับซ้อนในการเลือกโมเดลและการฝึกอีกด้วย เป็นเทคนิคที่เหมาะสำหรับชุดข้อมูลมิติสูงและซับซ้อน และกลายเป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
