Otimização de Florestas Aleatórias através de ponderação de folhas em árvore de regressão - Ponte, Caio; Caminha, Carlos; Furtado, Vasco (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2020)
Floresta Aleatória é um algoritmo popular e efetivo na resolução de problemas de classificação e regressão. As predições de uma Floresta Aleatória são feitas considerando que cada árvore possui igual contribuição no resultado final. Este trabalho propõe um novo método de ponderação de árvores de regressão com o objetivo de melhorar o poder de predição do modelo. Nossa estratégia é motivada em utilizar medidas de dispersão estatística, como desvio padrão ou erro padrão da média, como indicadores de qualidade da predição na folha. A estratégia de ponderação proposta foi comparada com outros métodos de ponderação. Nessa comparação observou-se que a mesma reduziu o Erro Absoluto Médio em cerca de 30% dos conjuntos de dados estudados.