Pohon Ekstra
Pohon Ekstra (Extremely Randomized Trees), diperkenalkan oleh Geurts, Ernst, dan Wehenkel pada tahun 2006, adalah sebuah ansambel pohon keputusan yang mendorong pengacakan lebih jauh daripada Random Forest. Baik fitur kandidat maupun ambang batas pemisahan dipilih sepenuhnya secara acak pada setiap node, menghilangkan pencarian serakah atas ambang batas. Pengacakan ekstra ini mengurangi varians, sering kali menyamai atau melampaui akurasi Random Forest, dan berjalan jauh lebih cepat pada waktu pelatihan.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan GradienPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →