Maximum Risk Minimization with Random Forests
基于随机森林的最大风险最小化
机构 * Department of Mathematical Sciences University of Copenhagen（数学科学系，哥本哈根大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Seminar for Statistics ETH Zürich（统计系，苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Biogeochemical Integration Department Max-Planck-Institute for Biogeochemistry（生物地球化学整合部门，马克斯·普朗克生物地球化学研究所）
AI总结 本文提出基于最大风险最小化原则的随机森林变种，通过计算高效算法和统计一致性证明，提升模型在不同分布环境下的泛化能力。
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