缺失项存在下随机森林算法的一致性
统计理论
2023-09-01 v2 统计理论
摘要
本文处理当潜变量以不完全信息给出时构造非参数预测器的问题。该任务的便捷预测器是随机森林算法结合所谓的CART准则。所提技术能够对数据集中缺失值进行部分插补，方式既适于回归函数的一致估计量，也适于缺失值的部分恢复。在每潜变量完全随机缺失（MCAR）情形下，给出了随机森林估计量一致性的证明。
引用
@article{arxiv.2011.05433,
title = {On the Consistency of a Random Forest Algorithm in the Presence of Missing Entries},
author = {Irving Gómez-Méndez and Emilien Joly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05433},
year = {2023}
}