• Buradasın

    Extra trees sınıflandırma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Extra Trees Sınıflandırma, aynı zamanda "aşırı rastgele ağaçlar" olarak da bilinir, karar ağaçlarını kullanarak çalışan bir topluluk öğrenme tekniğidir 123.
    Extra Trees Sınıflandırma'nın bazı özellikleri:
    • Karar ağaçlarının oluşturulması: Her karar ağacı, tüm veri kümesi kullanılarak eğitilir 135.
    • Özellik seçimi: Her ağaç için rastgele bir özellik alt kümesi seçilir 123.
    • Bölme değerlerinin rastgele seçilmesi: Bölme için en iyi değeri hesaplamak yerine, her ağaçta rastgele bir bölme değeri seçilir 123.
    • Önyargının azaltılması: Birden fazla karar ağacı kullanılarak önyargının azaltılması sağlanır 15.
    • Hesaplama verimliliği: Karar ağaçlarının paralel oluşturulması, eğitim sürecini hızlandırır 15.
    Extra Trees Sınıflandırma, özellikle yüksek boyutlu veri setleri ve gürültülü veriler için uygundur 15.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ajay-dhangar.github.io
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. baeldung.com
        3
      4. sklearner.com
        4
      5. blockgeni.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Extra tree nasıl çalışır?

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