Extra Trees
Extra Trees (Extremely Randomized Trees), ২০০৬ সালে Geurts, Ernst, এবং Wehenkel কর্তৃক প্রবর্তিত, এটি ডিসিশন ট্রি-এর একটি এনসেম্বল যা Random Forest-এর চেয়েও বেশি র্যান্ডমাইজেশন ব্যবহার করে। প্রতিটি নোডে সম্ভাব্য ফিচার এবং স্প্লিট থ্রেশহোল্ড সম্পূর্ণ র্যান্ডমভাবে নির্বাচন করা হয়, যা থ্রেশহোল্ডের উপর গ্রিডি সার্চকে বাদ দেয়। এই অতিরিক্ত র্যান্ডমনেস ভ্যারিয়েন্স কমায়, প্রায়শই Random Forest-এর নির্ভুলতার সমান বা তার চেয়ে বেশি হয় এবং প্রশিক্ষণের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত কাজ করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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)যন্ত্র শিখন↔ compare
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →