オンラインでの最適な決定木の学習 - Thompson Samplingを用いて

本論文では、オンラインの設定で最適な決定木を生成するための新しいMonte Carlo Tree Search アルゴリズムであるThompson Sampling Decision Trees (TSDT)を提案する。TSDTは最適な決定木に確実に収束することが証明されており、既存のヒューリスティックな手法よりも優れた性能を示す。