記事"強化学習におけるランダム決定フォレスト"についてのディスカッション

コメントを加えるため、ログインしてくださいまたは登録するをしてください
MetaQuotes Software Corp.
モデレーター
201550
MetaQuotes Software Corp.  

新しい記事 強化学習におけるランダム決定フォレスト はパブリッシュされました:

バギングを使用するランダムフォレスト(RF)は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。

決定木が基盤として使われている場合、ランダムフォレストはバギングの特別なケースであると言えます。同時に、従来の決定木の構築方法とは異なり、プルーニングは使用されません。この方法は、できるだけ速く大きなデータサンプルから構成を作成することを目的としています。それぞれの木は特定の方法で構築されています。木ノードを構築するための特徴(属性)は、特徴の総数から選択されるのではなく、そのランダムな部分集合から選択されます。 回帰モデルを構築する場合、特徴の数はn/3です。分類の場合はnです。これらはすべて実証的な勧告であり、無相関化と呼ばれています。特徴の異なるセットは異なるツリーに分類され、ツリーは異なるサンプルで訓練されます。


図1 ランダムフォレスト操作のスキーム

作者: Maxim Dmitrievsky

コメントを加えるため、ログインしてくださいまたは登録するをしてください