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Online Random Forest (ORF)는 고전적인 Random Forest를 스트리밍 환경으로 확장하여, 전체 훈련 세트를 저장하거나 재처리하지 않고 새로운 관측치가 도착함에 따라 각 트리를 점진적으로 업데이트합니다. Adaptive Random Forests (ARF)와 같은 알고리즘은 드리프트 탐지를 추가하여 데이터 분포가 시간에 따라 변할 때 앙상블이 적응하도록 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-random-forest
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