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The random forest algorithm for statistical learning

2020· article· en· 1 264 citations· W3013330736 sur OpenAlex· 10.1177/1536867x20909688

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants
0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

Random forests (Breiman, 2001, Machine Learning 45: 5–32) is a statistical- or machine-learning algorithm for prediction. In this article, we introduce a corresponding new command, rforest. We overview the random forest algorithm and illustrate its use with two examples: The first example is a classification problem that predicts whether a credit card holder will default on his or her debt. The second example is a regression problem that predicts the logscaled number of shares of online news articles. We conclude with a discussion that summarizes key points demonstrated in the examples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
The Stata Journal Promoting communications on statistics and Stata
Thématique
Financial Distress and Bankruptcy Prediction
Domaine
Business, Management and Accounting
Établissements canadiens
University of Waterloo
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Random forestComputer scienceKey (lock)Artificial intelligenceCredit cardMachine learningAlgorithmStatistical learningWorld Wide Web
Résumé présent dans OpenAlex
oui