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阿尔法修剪：随机森林的局部自适应树修剪
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了自适应分割平衡森林（ASBF）方法，能够在同时达到Lipschitz类的极小极值优化和H"older类的极小速率优化的条件下，从数据中学习树的表示。实验结果表明，过度依赖辅助随机性可能会损害树模型的逼近能力，导致次优结果。相反，一种不那么随机、更加平衡的方法表现出最佳性。此外，我们还确定了均匀上界，并探讨了随机森林在平均处理效应估计问题中的应用。通过模拟研究和实际数据应用，我们展示了所提出方法相对于现有随机森林的卓越实证表现。
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关键要点
- 本研究介绍了自适应分割平衡森林（ASBF）方法。
- ASBF方法能够在Lipschitz类和Hölder类的条件下进行优化。
- 通过平衡修改现有方法，提出了一种局部化版本以利用更高阶的平滑水平。
- 实验结果表明，过度依赖辅助随机性可能损害树模型的逼近能力。
- 不那么随机、更加平衡的方法表现出最佳性。
- 确定了均匀上界，并探讨了随机森林在平均处理效应估计中的应用。
- 通过模拟研究和实际数据应用，展示了所提出方法的卓越实证表现。
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