カテゴリー分類/クラス分けアルゴリズム比較 (Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?)
http://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf
この論文より要約
179ものアルゴリズムを比較したすごい論文
結論はランダムフォレストが一番いいパフォーマンスを出す、とのことらしい
比較したアルゴリズム(大きいカテゴリー)：
- Discriminant Analysis (判別分析)
- ベイズ系
- ナイーブベイズ等
- ニューラルネットワーク系
- extreme learning machine等
- SVM系(サポートベクターマシン)
- 決定木系(Decision Trees)
- C4.5等
- ルールベース
- 決定木と似てる
- Boosting
- Generalized Linear Models
- 近傍法(Nearest neighbor methods)
- Logistic and multinomial regression
ニューラルネットワークなどある中、なんだかんだランダムフォレストが良い
時点で良いのはSVM
