Ekstra trær
Ekstra trær (Extremely Randomized Trees), introdusert av Geurts, Ernst og Wehenkel i 2006, er en ensemble av beslutningstrær som presser randomisering lenger enn Random Forest. Både kandidat-trekkene og splitt-tersklene velges fullstendig tilfeldig ved hver node, noe som eliminerer den grådige søken etter terskler. Denne ekstra tilfeldigheten reduserer varians, matcher ofte eller overgår Random Forest-nøyaktighet, og kjører vesentlig raskere under trening.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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)Maskinlæring↔ compare
- BeslutningstreMaskinlæring↔ compare
- Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- XGBoostMaskinlæring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →