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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: TWO-STAGE LEARNING FOR TREE ENSEMBLE METHODS Autor: ALEXANDRE WERNECK ANDREZA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 50394
Catalogação: 23/11/2020 Liberação: 23/11/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50394
Resumo:
Título: TWO-STAGE LEARNING FOR TREE ENSEMBLE METHODS Autor: ALEXANDRE WERNECK ANDREZA
Nº do Conteudo: 50394
Catalogação: 23/11/2020 Liberação: 23/11/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50394
Resumo:
In supervised learning, tree ensemble methods have been recognized for their high level performance in a wide range of applications. Moreover, several references report such methods to present a resistance of to overfitting. This work investigates this observed resistance by proposing a method that explores it. When predicting an instance, tree ensemble methods determines the leaf of each tree where the instance falls. The prediction is then obtained by a function of these leaves, minimizing a loss function or an error estimator for the training set, overfitting in the learning phase in some sense. This method can be interpreted either as an Automated Feature Engineering or a Predictor Optimization.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
