Machine learningMachine learning

יער אקראי מקוון

יער אקראי מקוון (ORF) מרחיב את יער האקראי הקלאסי להגדרות זרם נתונים, מעדכן כל עץ באופן מצטבר כאשר תצפיות חדשות מגיעות מבלי לאחסן או להפעיל מחדש את כל קבוצת האימון. אלגוריתמים כגון יערות אקראיים אדפטיביים (ARF) מוסיפים זיהוי סחיפה כך שהאנסמבל מסתגל כאשר התפלגות הנתונים משתנה לאורך זמן.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

+2 more

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateOnline Random Forest (Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/online-random-forest · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026