Machine learningMachine learning

الغابة العشوائية المتصلة بالإنترنت

تُوسِّع الغابة العشوائية المتصلة بالإنترنت (ORF) مفهوم الغابة العشوائية التقليدية ليشمل البيئات المتدفقة، حيث تُحدَّث كل شجرة تدريجياً مع وصول ملاحظات جديدة دون تخزين أو إعادة تشغيل مجموعة التدريب الكاملة. وتُضيف خوارزميات مثل الغابات العشوائية التكيفية (ARF) ميزة اكتشاف الانجراف، بحيث تتكيف المجموعة عندما يتغير توزيع البيانات بمرور الوقت.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

المصادر

  1. Saffari, A., Leistner, C., Santner, J., Godec, M., & Bischof, H. (2009). On-line random forests. In Proceedings of the 3rd IEEE International Workshop on On-Line Learning for Computer Vision (OLCV 2009), pp. 1–8. IEEE. link
  2. Gomes, H. M., Bifet, A., Read, J., Barddal, J. P., Enembreck, F., Pfharinger, B., Holmes, G., & Abdessalem, T. (2017). Adaptive random forests for evolving data stream classification. Machine Learning, 106(9), 1469–1495. DOI: 10.1007/s10994-017-5642-8

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-random-forest

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.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateOnline Random Forest (Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-random-forest · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026