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【機械学習】Regularized Greedy Forest(RGF)で多クラス分類を試してみました - verilog書く人
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RGFとは 中身 インストール 実行ファイルの入手 Perlのインストール Wrapperのインストール 多クラス分... RGFとは 中身 インストール 実行ファイルの入手 Perlのインストール Wrapperのインストール 多クラス分類に使ってみた 手早くチューニングしたいとき RGFとは RGFはランダムフォレストや勾配ブースティングのように多数の決定木(Forest)を使った分類/回帰のための学習器です。 原著論文では多くのテストデータで勾配ブースティングを超えるとされています(ただし、xgboostではなくRのgbmパッケージが比較対象です)。実際、著者のチームはRGFでBond Trade Price Challengeなど複数コンペで優勝するなど華々しい成績を収めています。 RGF単体がベストなモデルでない場合もアンサンブルの部品として使われるのを見かけます。(例えば、https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_CrowdFlower) 中身 RGFはブーステ