الأشجار الإضافية (Extra Trees)
تُعد الأشجار الإضافية (Extra Trees)، التي قدمها غيرتس وإرنست ويهينكل في عام 2006، تجميعة من أشجار القرار التي تدفع العشوائية إلى أبعد من الغابات العشوائية (Random Forest). تُختار كل من السمات المرشحة وعتبات التقسيم بشكل عشوائي تمامًا عند كل عقدة، مما يلغي البحث الجشع عن العتبات. هذه العشوائية الإضافية تقلل التباين، وغالبًا ما تطابق أو تتجاوز دقة الغابات العشوائية، وتعمل بشكل أسرع بكثير في وقت التدريب.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
المصادر
- Geurts, P., Ernst, D. & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. DOI: 10.1007/s10994-006-6226-1 ↗
- Extra-Trees. Wikipedia. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/extra-trees
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التعبئة (تجميع العينات العشوائية)تعلم الآلة↔ compare
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare