• Buradasın

    Extra tree nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Extra Trees (Aşırı Rastgele Ağaçlar) algoritması şu şekilde çalışır:
    1. Veri Hazırlığı: Her ağaç için tüm eğitim verileri kullanılır, bootstrap örnekleme yapılmaz 15.
    2. Ağaç İnşası:
      • Özellik Seçimi: Her düğümde, rastgele bir özellik alt kümesi seçilir 15.
      • Bölme Seçimi: Her özellik için rastgele bölme noktaları oluşturulur ve en iyi rastgele bölme noktası seçilir 15.
    3. Ağaç Büyütme: Her ağaç, durdurma kriterine ulaşana kadar (örneğin, saf gruplar veya minimum örnek boyutu) büyür 15.
    4. Tahmin:
      • Sınıflandırma: Tüm ağaçlar, çoğunluk oyuyla tahmin yapar 15.
      • Regresyon: Tüm ağaçların tahminlerinin ortalaması alınır 15.
    Extra Trees algoritmasının bazı avantajları:
    • Hızlı Eğitim: Optimal bölme noktaları aramak yerine rastgele bölme noktaları seçtiği için, büyük veri setleri için hızlı eğitim sağlar 15.
    • Güçlü ve Güvenilir: Tek karar ağaçlarına göre daha az overfitting riski taşır ve birçok problemde iyi performans gösterir 15.
    • Özellik Önemi: Hangi özelliklerin tahminlerde en önemli olduğunu belirlemeye yardımcı olur 14.
    • Minimum Ön İşleme: Sayısal ve kategorik değişkenleri iyi işler, eksik değerler ve aykırı değerlerle başa çıkabilir 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. ajay-dhangar.github.io
        2
      3. sklearner.com
        3
      4. freedium.cfd
        4
      5. blog.mirkopeters.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Extra trees sınıflandırma nedir?

    Extra Trees Sınıflandırma, aynı zamanda "aşırı rastgele ağaçlar" olarak da bilinir, karar ağaçlarını kullanarak çalışan bir topluluk öğrenme tekniğidir. Extra Trees Sınıflandırma'nın bazı özellikleri: Karar ağaçlarının oluşturulması: Her karar ağacı, tüm veri kümesi kullanılarak eğitilir. Özellik seçimi: Her ağaç için rastgele bir özellik alt kümesi seçilir. Bölme değerlerinin rastgele seçilmesi: Bölme için en iyi değeri hesaplamak yerine, her ağaçta rastgele bir bölme değeri seçilir. Önyargının azaltılması: Birden fazla karar ağacı kullanılarak önyargının azaltılması sağlanır. Hesaplama verimliliği: Karar ağaçlarının paralel oluşturulması, eğitim sürecini hızlandırır. Extra Trees Sınıflandırma, özellikle yüksek boyutlu veri setleri ve gürültülü veriler için uygundur.
    5 kaynak

    Extra ne için kullanılır?

    Extra kelimesi, İngilizce'de çeşitli anlamlarda kullanılır: Ekstra ücret: Ek bir hizmet veya ürün için talep edilen ek maliyet. İlave veya fazladan: Normalin dışında, ek olarak sunulan şey. Zaman ve efor: Verilen görevin veya projenin ötesinde harcanan ek zaman ve çaba. Kişisel dokunuş: Bir şeyi daha özel veya daha iyi hale getirmek için yapılan eklemeler. Ayrıca, "extra-" öneki de "dışında, ilaveten" anlamlarında kullanılır.
    5 kaynak