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자료유형
학술저널
저자정보
Cheolyong Park (Keimyung University) Fred W. Huffer (Florida State Univrsity)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제2호
발행연도
2022.3
수록면
325 - 335 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.2.325

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We propose diagnostic statistics which might assist in choosing the size of a random forest for classification. We use these statistics sequentially as we construct the forest. The statistics are computed from out-of-bag or test set votes and give an estimate of expected disagreement between the current and infinite forests. Simulation studies are provided to illustrate the performance of these statistics and to compare them with other methods for choosing the size of a random forest.
#Binary classification #diagnostic statistics #measure of disagreement #number of trees #random forest

목차

Abstract
1. Introduction
2. Our methods
3. Performance of our methods
References

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