Online Random Forest
Online Random Forest (ORF) udvider den klassiske Random Forest til streaming-scenarier, idet hver træ opdateres inkrementelt, efterhånden som nye observationer ankommer, uden at gemme eller genafspille hele træningsdatasættet. Algoritmer som Adaptive Random Forests (ARF) tilføjer drift-detektion, så ensemblet tilpasser sig, når datadistributionen ændrer sig over tid.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Kilder
- 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 ↗
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Online BaggingMaskinlæring↔ compare
- Online Decision TreeMaskinlæring↔ compare
- Online Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Online læringMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Semi-supervised Random ForestMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →