Extra Trees
Extra Trees (Árvores Extremamente Aleatórias), introduzido por Geurts, Ernst e Wehenkel em 2006, é um conjunto de árvores de decisão que leva a aleatorização um passo além da Floresta Aleatória. Tanto as características candidatas quanto os limiares de divisão são escolhidos completamente ao acaso em cada nó, eliminando a busca gulosa por limiares. Essa aleatoriedade extra reduz a variância, frequentemente iguala ou excede a precisão da Floresta Aleatória e é substancialmente mais rápida em tempo de treinamento.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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)Aprendizado de máquina↔ compare
- Árvore de DecisãoAprendizado de máquina↔ compare
- Gradient BoostingAprendizado de máquina↔ compare
- Random ForestAprendizado de máquina↔ compare
- XGBoostAprendizado de máquina↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →