Klasifikační a regresní lesy

0405317 - UIVT-O 330688 RIV CZ cze K - Konferenční příspěvek (tuzemská konf.)
Klaschka, Jan - Kotrč, Emil
Klasifikační a regresní lesy.
[Classification and Regression Forests.]
Robust 2004. Sborník prací 13.letní školy JČMF. Praha: JČMF, 2004 - (Antoch, J.; Dohnal, G.), s. 177-184. ISBN 80-7015-972-3.
[ROBUST 2004. Letní škola JČMF /13./. Třešť (CZ), 07.06.2004-11.06.2004]
Grant CEP: GA MŠMT ME 701; GA ČR GA201/02/1456
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1030915
Klíčová slova: klasifikační stromy * klasifikační lesy * bagging * boosting * arcing * random forests
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika

Klasifikační les je klasifikační model vytvořený kombinací určitého počtu klasifikačních stro-mů. Každý strom přiřazuje hodnotě vektoru prediktorů nějakou třídu a výsledná klasifikační funkce je dána hlasováním. Obdobně regresní les sestává z několika regresních stromů a výsledná regresní funkce je definována jako vážený průměr regresních funkcí jednotlivých stromů. V práci jsou stručně vysvětleny některé metody vytváření lesů, jmenovitě tzv. bagging, boosting, arcing a Random Forests.

Classification forest is a classification model constructed by combinaning several classification trees. A predictor vector is assigned a class by each of the trees, and the overall classification function is given by majority voting. Similarly, a regression forest consists of several regression trees, and the overall regression function is defined as a weighted average of regression functions of individual trees. Brief explanations of some forest construction methods, namely of bagging, boosting, arcing and Random Forests, are given.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125490