Machine learningMachine learning

Extra Trees

Extra Trees (Надзвичайно випадкові дерева), представлений Geurts, Ernst та Wehenkel у 2006 році, є ансамблем дерев рішень, який виводить випадковість далі, ніж Random Forest. Як кандидатні ознаки, так і пороги розбиття обираються повністю випадковим чином на кожному вузлі, усуваючи жадібний пошук за порогами. Ця додаткова випадковість зменшує дисперсію, часто відповідає або перевищує точність Random Forest і працює значно швидше під час навчання.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Джерела

  1. Geurts, P., Ernst, D. & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. DOI: 10.1007/s10994-006-6226-1
  2. Extra-Trees. Wikipedia. link

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Extremely Randomized Trees (Extra-Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateExtra Trees (Extremely Randomized Trees (Extra-Trees)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/machine-learning/extra-trees · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026