ऑनलाइन रैंडम फ़ॉरेस्ट
ऑनलाइन रैंडम फ़ॉरेस्ट (ORF) क्लासिक रैंडम फ़ॉरेस्ट को स्ट्रीमिंग सेटिंग्स तक विस्तारित करता है, नए अवलोकन आने पर प्रत्येक ट्री को वृद्धिशील रूप से अपडेट करता है, बिना पूर्ण प्रशिक्षण सेट को संग्रहीत या पुनः चलाने के। एडाप्टिव रैंडम फ़ॉरेस्ट (ARF) जैसे एल्गोरिदम ड्रिफ्ट डिटेक्शन जोड़ते हैं ताकि डेटा वितरण समय के साथ बदलने पर एन्सेम्बल अनुकूलित हो सके।
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स्रोत
- 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/hi/machine-learning/online-random-forest
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