Heterogeneous oblique random forest
Decision trees in random forests use a single feature in non-leaf nodes to split the data. Such splitting results in axis-parallel decision boundaries which may fail to exploit the geometric structure in the data. In oblique decision trees, an oblique hyperplane is employed instead of an axis-parall...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Katuwal, Rakesh, Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam, Zhang, Le |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/138843 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
On the origins of randomization-based feedforward neural networks
بواسطة: Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam, وآخرون
منشور في: (2022) -
Stacked autoencoder based deep random vector functional link neural network for classification
بواسطة: Katuwal, Rakesh, وآخرون
منشور في: (2020) -
An ensemble of decision trees with random vector functional link networks for multi-class classification
بواسطة: Katuwal, Rakesh, وآخرون
منشور في: (2020) -
Time series classification using diversified Ensemble Deep Random Vector Functional Link and Resnet features
بواسطة: Cheng, Wenxin, وآخرون
منشور في: (2022) -
Oblique decision tree ensemble via twin bounded SVM
بواسطة: Ganaie, M. A., وآخرون
منشور في: (2022)