Machine learningMachine learning

Extra Trees

Extra Trees (Extrémně náhodné stromy), představené Geurtsem, Ernstem a Wehenkelem v roce 2006, je ansámbl rozhodovacích stromů, který posouvá náhodnost dále než Random Forest. Jak kandidátní příznaky, tak prahové hodnoty pro rozdělení jsou na každém uzlu vybírány zcela náhodně, čímž se eliminuje tzv. „greedy“ (chamtivý) vyhledávací algoritmus pro prahové hodnoty. Tato dodatečná náhodnost snižuje rozptyl (variance), často dosahuje nebo překonává přesnost Random Forest a při trénování běží podstatně rychleji.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

+1 more

Zdroje

  1. Geurts, P., Ernst, D. & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. DOI: 10.1007/s10994-006-6226-1
  2. Extra-Trees. Wikipedia. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateExtra Trees (Extremely Randomized Trees (Extra-Trees)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/machine-learning/extra-trees · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026