Empirical bayesian binary classification forests using bootstrap prior
In this paper, we present a new method called Empirical Bayesian Random Forest (EBRF) for binary classification problem. The prior ingredient for the method was obtained using the bootstrap prior technique. EBRF addresses explicitly low accuracy problem in Random Forest (RF) classifier when the numb...
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フォーマット: | 論文 |
出版事項: |
Science Publishing Corporation
2018
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オンライン・アクセス: | http://eprints.uthm.edu.my/3676/ |
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