이 위시리스트 요청에 영감을 준 것은 무엇입니까?
배깅을 사용하지 않고 예측 모델에 대해 예측의 불확실성을 빠르고 쉽게 계산하고 싶었습니다. 실제로 배깅은 프로파일러로 계산하는 데 상당히 느립니다.
당신이 보고 싶은 개선점은 무엇입니까?
Bootstrap Forest Plateform을 사용할 때 모든 나무 수식을 저장하고 싶습니다. 또는 최소한 분포의 표준 편차입니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
이는 대리 모델 최적화(Bayesian Optimization)를 수행할 때 획득 함수를 계산할 수 있다는 점에서 매우 중요합니다. 칸막이 플레이트폼으로 배깅을 사용해 보았지만 결과가 만족스럽지 않습니다. 가우스 프로세스 플랫폼은 범주형 변수를 처리하지 않습니다.
