大事なことしか話さない

学んだことの備忘録 CFA/株/投資/証券アナリスト等

カテゴリー分類/クラス分けアルゴリズム比較 (Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?)

http://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf

この論文より要約

 

179ものアルゴリズムを比較したすごい論文

結論はランダムフォレストが一番いいパフォーマンスを出す、とのことらしい

比較したアルゴリズム(大きいカテゴリー):

  1. Discriminant Analysis (判別分析)
  2. ベイズ
  3. ニューラルネットワーク
    • extreme learning machine等
  4. SVM系(サポートベクターマシン)
  5. 決定木系(Decision Trees)
    • C4.5等
  6. ルールベース
    • 決定木と似てる
  7. Boosting
  8. Generalized Linear Models
  9. 近傍法(Nearest neighbor methods)
  10. Logistic and multinomial regression

ニューラルネットワークなどある中、なんだかんだランダムフォレストが良い

時点で良いのはSVM