Ekstra puud
Ekstra puud (Extremely Randomized Trees), mida tutvustasid Geurts, Ernst ja Wehenkel 2006. aastal, on otsustuspuude kogum, mis viib juhuslikkuse veelgi kaugemale kui juhuslik mets (Random Forest). Nii kandidaatfunktsioonid kui ka jaotuskünnised valitakse igal sõlmel täiesti juhuslikult, välistades künnistega ahne otsingu. See lisajuhuslikkus vähendab dispersiooni, sageli vastab või ületab juhusliku metsa täpsust ja töötab treeningu ajal oluliselt kiiremini.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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)Masinõpe↔ compare
- OtsustuspuuMasinõpe↔ compare
- Gradient BoostingMasinõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- XGBoostMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →