Extra Trees
Extra Trees (Изключително случайни дървета), въведен от Geurts, Ernst и Wehenkel през 2006 г., е ансамбъл от дървета на решенията, който засилва рандомизацията повече от Random Forest. Както кандидат-признаците, така и праговете на разделяне се избират напълно случайно във всеки възел, елиминирайки „алчното“ търсене на прагове. Тази допълнителна случайност намалява дисперсията, често съответства или надвишава точността на Random Forest и работи значително по-бързо по време на обучение.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Източници
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)Машинно обучение↔ compare
- Дърво на решениятаМашинно обучение↔ compare
- Градиентен бустингМашинно обучение↔ compare
- Случайна гораМашинно обучение↔ compare
- XGBoostМашинно обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →