Online Random Forest
Online Random Forest (ORF) erweitert den klassischen Random Forest auf Streaming-Szenarien, indem jeder Baum inkrementell aktualisiert wird, sobald neue Beobachtungen eintreffen, ohne den vollständigen Trainingsdatensatz zu speichern oder erneut abzuspielen. Algorithmen wie Adaptive Random Forests (ARF) fügen eine Drift-Erkennung hinzu, sodass sich das Ensemble anpasst, wenn sich die Datenverteilung im Laufe der Zeit ändert.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-random-forest
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