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オンラインランダムフォレスト
Online Random Forest (ORF) は、古典的な Random Forest をストリーミング設定に拡張したもので、訓練セット全体を保存または再再生することなく、新しい観測値が到着するたびに各ツリーを段階的に更新します。Adaptive Random Forests (ARF) のようなアルゴリズムは、データ分布が時間とともに変化した場合にアンサンブルが適応するように、ドリフト検出を追加します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-random-forest
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