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Diversity Conscious Refined Random Forest

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저자

Sijan Bhattarai, Saurav Bhandari, Girija Bhusal, Saroj Shakya, Tapendra Pandey

개요

본 논문은 다양한 분야에서 견고한 분류 성능으로 널리 사용되는 랜덤 포레스트(RF)의 높은 추론 비용과 모델 중복성 문제를 해결하기 위해, 정보량이 적은 특징을 제거하고 상관관계가 없는 트리를 선택적으로 생성하는 새로운 랜덤 포레스트 분류기를 제안합니다. 제안된 모델은 정보가 적은 특징을 제거하고, 분석적으로 새로운 트리의 개수를 결정한 후, 상관관계 기반 클러스터링을 통해 중복 트리를 제거함으로써 반복적으로 개선됩니다. 8개의 다양한 벤치마크 데이터셋(이진 및 다중 클래스 포함)을 이용한 실험 결과, 제안된 모델은 표준 RF보다 향상된 정확도를 달성했습니다.

시사점, 한계점

시사점:
정보량이 적은 특징과 상관관계가 높은 트리를 제거하여 랜덤 포레스트의 추론 비용과 모델 복잡도를 감소시킬 수 있음을 보여줌.
표준 랜덤 포레스트보다 향상된 분류 정확도를 달성함.
제안된 방법은 다양한 데이터셋에 적용 가능성을 제시함.
한계점:
제안된 모델의 성능 향상이 모든 데이터셋에서 일관되게 나타나는지 추가적인 실험이 필요함.
정보량이 적은 특징과 트리의 상관관계를 판단하는 기준의 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요함.
제안된 방법의 계산 복잡도에 대한 분석이 부족함.
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