regression - 複数の出力 (またはタスク) のランダム フォレスト回帰

Question

d_x 入力機能と d_y 出力で複数出力の回帰の問題があります。出力には複雑な非線形相関構造があります。

ランダム フォレストを使用して回帰を実行したいと考えています。私が知る限り、回帰用のランダム フォレストは単一の出力でのみ機能するため、出力ごとに d_y ランダム フォレストをトレーニングする必要があります。これはそれらの相関を無視します。

出力相関を考慮したランダム フォレストの拡張機能はありますか? マルチタスク学習のためのガウス過程回帰のようなものかもしれません。

ありがとう。

Answer 1

「多変量ランダム フォレスト」を参照してください。