Чрезвычайно случайные деревья
Extra Trees (чрезвычайно случайные деревья), представленный Geurts, Ernst и Wehenkel в 2006 году, представляет собой ансамбль деревьев решений, который заходит дальше в рандомизации, чем Random Forest. Как кандидатные признаки, так и пороги разбиения выбираются полностью случайным образом на каждом узле, что исключает жадный поиск по порогам. Эта дополнительная случайность снижает дисперсию, часто соответствует или превосходит точность Random Forest и работает значительно быстрее во время обучения.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Бэггинг (Бутстрэп-агрегирование)Машинное обучение↔ compare
- Дерево решенийМашинное обучение↔ compare
- Градиентный бустингМашинное обучение↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
- XGBoostМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →