עצי-על
עצי-על (Extremely Randomized Trees), שהוצגו על ידי גורטס, ארנסט וווהנקל בשנת 2006, הם אנסמבל של עצי החלטה הדוחפים את האקראיות צעד אחד קדימה מעבר ליער אקראי (Random Forest). הן תכונות המועמדות והן ספי החלוקה נבחרים באופן אקראי לחלוטין בכל צומת, מה שמבטל את החיפוש החמדני אחר ספים. אקראיות נוספת זו מפחיתה את השונות, לעיתים קרובות משתווה או עולה על דיוק יער אקראי, ופועלת באופן מהיר משמעותית בזמן האימון.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- שק (Bootstrap Aggregating)למידת מכונה↔ compare
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- גרדיאנט בוסטינגלמידת מכונה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- XGBoostלמידת מכונה↔ compare