Machine learningMachine learning

Онлайн случайна гора

Онлайн случайната гора (ORF) разширява класическата случайна гора за поточни настройки, като актуализира всяко дърво поетапно, когато пристигат нови наблюдения, без да съхранява или възпроизвежда пълния тренировъчен набор. Алгоритми като Адаптивни случайни гори (ARF) добавят детекция на дрейф, така че ансамбълът да се адаптира, когато разпределението на данните се променя с времето.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

+2 more

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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

Цитиран в

ScholarGateOnline Random Forest (Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/machine-learning/online-random-forest · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026