Floresta Aleatória Isotrópica: Um algoritmo de classificação

Abstract

Essa pesquisa objetiva apresentar e estudar uma variação algoritmo de Aprendizado de Máquina(Machine Learning) Supervisionado para a classificação de novos casos, o Isotropic Random Forest. O algoritmo Isotropic Random Forest realiza transformações isotrópicas na base de dados e a partir de cada uma delas gera um classificador Árvore de Decisão, o conjunto final de classificadores votam democraticamente no rotulo de maior representatividade para cada novo caso. Somente após a finalização deste trabalho, descobrimos que algoritmo já havia sido sugerido em 2016 por Rico Blaser e Piotr Fryzlewicz sob o nome “Random Rotation Ensembles”.(Blaser, Rico e Fryzlewicz, Piotr. “Ran dom Rotation Ensembles”. Journal of Machine Learning Research, 17, 2016, 1-26)[8]