Random Forest Online
Random Forest Online (ORF) estende o Random Forest clássico para ambientes de streaming, atualizando cada árvore incrementalmente à medida que novas observações chegam, sem armazenar ou reexecutar o conjunto de treinamento completo. Algoritmos como Adaptive Random Forests (ARF) adicionam detecção de drift para que o ensemble se adapte quando a distribuição dos dados muda ao longo do tempo.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Random Forest (Incremental Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-random-forest
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