Random forests estocástico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gómez, Silvio Normey
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5226
Resumo: In the Data Mining area experiments have been carried out using Ensemble Classifiers. We experimented Random Forests to evaluate the performance when randomness is applied. The results of this experiment showed us that the impact of randomness is much more relevant in Random Forests when compared with other algorithms, e.g., Bagging and Boosting. The main purpose of this work is to decrease the effect of randomness in Random Forests. To achieve the main purpose we implemented an extension of this method named Stochastic Random Forests and specified the strategy to increase the performance and stability combining the results. At the end of this work the improvements achieved are presented
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