One important problem with tree bas

One important problem with tree based boosting [44] is that, they are likely to overfit with relatively smaller (< 1000) training set.
Elisseeff et. al. in [18] propose an SVM algorithm that has an intuitive way of controlling such
complexity while having a small empirical error. Godbole et. al. present three improvements for
BR with SVM to exploit label correlations that improves the margin [22]:

Kết quả (Việt) 1:

Một vấn đề quan trọng với cây dựa trên thúc đẩy [44] là, họ có khả năng overfit với tương đối nhỏ (< 1000) đào tạo thiết lập.Elisseeff et. và những người khác trong [18] đề xuất một thuật toán SVM có một cách trực quan của kiểm soát như vậyphức tạp trong khi có một lỗi thực nghiệm nhỏ. Godbole et. Al. trình bày ba cải tiến choBR với SVM để khai thác mối tương quan nhãn để cải thiện lợi nhuận [22]:

Kết quả (Việt) 2:

Một vấn đề quan trọng với cây dựa thúc đẩy [44] là, họ có khả năng overfit với tương đối nhỏ (<1000) tập huấn luyện.
Elisseeff et. al. trong [18] đề xuất một thuật toán SVM rằng có một cách trực quan kiểm soát như vậy
phức tạp, trong khi có một lỗi nhỏ thực nghiệm. Godbole et. al. Hiện nay ba cải tiến cho
BR với SVM để khai thác các mối tương quan nhãn để cải thiện lợi nhuận [22]: