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【論文メモ12】Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions

  • Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions

  • Mariana Belgiu and Lucian Dra˘gut ? ba

  • ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 114 (2016) 24–31 Contents

 

ざっくり

 

ランダムフォレストのサーベイ論文。

 

ランダムフォレストはまずサンプルの2/3を取り出してトレーニングし、1/3で交差検定を行い、モデルの評価を行う手法。

 

この誤差の推定はthe out-of-bag(OOB)errorとして知られている。

 

各決定木のノードはMtryというパラメータを用いて分けられ、森はNtreeというパラメータまで成長する。

 

分類精度はNtreeよりMtryの方に敏感である。

 

Ntreeは500で十分という報告がなされており、Mtryは通常、入力変数の平方根の値が用いられる。

 

また誤ったラベルが付いたトレーニングデータに対しても比較的敏感ではない。

 

そしてOOB errorは分類精度の評価として用いるのに信頼性のある指標という報告がある。

 

感想

【論文メモ11】で読んだ論文に参考文献として挙げられていた論文。

 

Random Forestのサーベイとしてよくまとまっていた。

 

今流行っているだけあって、沢山の研究がされているのだなあという印象。

 

ただ自分の気になっている点に関しての言及はなかったので、もう少し最近のRFに関する論文を読む必要がありそう。

 

次に読みたい論文

  • Zhang, L., Suganthan, P.N., 2014. Random forests with ensemble of feature spaces. Pattern Recogn. 47, 3429–3437.

…実際に試すときの参考になりそう。

 

  • Zhong, L., Gong, P., Biging, G.S., 2014. Efficient corn and soybean mapping with temporal extendability: a multi-year experiment using Landsat imagery. Remote

…RFの特徴空間の議論の参考になりそう。