Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems

随机森林 蔡利斯熵 回归 熵(时间箭头) 决策树 计算机科学 雷诺熵 算法 人工智能 数学 参数统计 机器学习 数据挖掘 统计 最大熵原理 模式识别(心理学) 物理 量子力学
作者
Vera Ignatenko,Андрей Николаевич Сурков,Sergei Koltcov
出处
期刊:PeerJ [PeerJ, Inc.]
卷期号:10: e1775-e1775
标识
DOI:10.7717/peerj-cs.1775
摘要

The random forest algorithm is one of the most popular and commonly used algorithms for classification and regression tasks. It combines the output of multiple decision trees to form a single result. Random forest algorithms demonstrate the highest accuracy on tabular data compared to other algorithms in various applications. However, random forests and, more precisely, decision trees, are usually built with the application of classic Shannon entropy. In this article, we consider the potential of deformed entropies, which are successfully used in the field of complex systems, to increase the prediction accuracy of random forest algorithms. We develop and introduce the information gains based on Renyi, Tsallis, and Sharma-Mittal entropies for classification and regression random forests. We test the proposed algorithm modifications on six benchmark datasets: three for classification and three for regression problems. For classification problems, the application of Renyi entropy allows us to improve the random forest prediction accuracy by 19–96% in dependence on the dataset, Tsallis entropy improves the accuracy by 20–98%, and Sharma-Mittal entropy improves accuracy by 22–111% compared to the classical algorithm. For regression problems, the application of deformed entropies improves the prediction by 2–23% in terms of R2 in dependence on the dataset.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
General发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
自然宫苴发布了新的文献求助10
2秒前
万宁完成签到,获得积分10
2秒前
xueshudog完成签到,获得积分10
2秒前
苗条的酸奶完成签到,获得积分10
2秒前
xiaoyiyaxin完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
斯文败类应助LYL采纳,获得30
3秒前
3秒前
乐观如容完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
pbj完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
啦啦啦发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
136542发布了新的文献求助10
8秒前
夕寸完成签到,获得积分10
9秒前
liuxh123发布了新的文献求助20
11秒前
CipherSage应助自然宫苴采纳,获得10
11秒前
4645完成签到,获得积分10
12秒前
雷半双完成签到,获得积分10
12秒前
君君发布了新的文献求助50
12秒前
qqq发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
无花果应助136542采纳,获得10
16秒前
[刘小婷]发布了新的文献求助10
17秒前
杨老师完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
橘生淮南完成签到,获得积分10
18秒前
玛卡巴卡关注了科研通微信公众号
19秒前
清新的剑心完成签到 ,获得积分10
19秒前
现代的擎苍完成签到,获得积分10
19秒前
LZM完成签到,获得积分10
20秒前
烟花应助bilibalaa采纳,获得10
20秒前
21秒前
luzhigang完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
xtingkk发布了新的文献求助10
23秒前
高分求助中
Mass producing individuality 600
Разработка метода ускоренного контроля качества электрохромных устройств 500
Chinesen in Europa – Europäer in China: Journalisten, Spione, Studenten 500
Arthur Ewert: A Life for the Comintern 500
China's Relations With Japan 1945-83: The Role of Liao Chengzhi // Kurt Werner Radtke 500
Two Years in Peking 1965-1966: Book 1: Living and Teaching in Mao's China // Reginald Hunt 500
Epigenetic Drug Discovery 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3823815
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3366187
关于积分的说明 10439312
捐赠科研通 3085268
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1697295
邀请新用户注册赠送积分活动 816305
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 769511