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기술

정준 상관 숲

정준 상관 숲기술
연구 공개
2015년
영문 이름
Canonical Correlation Forests
분할 형식
국소 정준 상관 기반 초평면
예측 과제
분류와 회귀 및 다중 출력
정준 상관 숲은 학습 중 계산한 국소 정준 상관을 이용해 초평면으로 분할하는 결정 트리 앙상블이다. 입력 축에 제한되지 않는 분할로 상관된 특징을 다룬다.

좌표축을 넘는 분할

각 트리는 국소 정준 상관 계수에 기반한 초평면 분할을 사용하는 이진 결정 트리다. 입력 특징의 좌표축에 경계가 고정되지 않아 상관된 입력 관계를 표현하는 접근이다.

투영 부트스트랩

원 연구는 기울어진 트리 앙상블의 배깅 대안으로 투영 부트스트랩을 제안했다. 분할 지점을 선택할 때 전체 자료를 활용하는 성질을 유지하도록 구성했다.

여러 출력과 평가

다중 출력에 자연스럽게 대응하며 랜덤 포레스트와 유사한 계산 복잡성을 목표로 한다. 원 연구는 분류와 회귀 문제에서 축 정렬 숲 및 다른 트리 앙상블과 정확도와 학습 시간을 비교했다.

관련 문서

정준 상관 분석 / 랜덤 포레스트 / 의사 결정 트리 / 초평면 / 배깅 / 앙상블 학습