• Buradasın

    Extra trees sınıflandırma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Extra Trees Sınıflandırma, aşırı rastgele ağaçlar olarak da bilinir, sınıflandırma görevlerinde kullanılan bir ensemble öğrenme tekniğidir 13.
    Bu yöntem, rastgele ormana benzer, ancak ağaç inşası sırasında split noktalarının seçiminde daha fazla rastgelelik içerir 13. Bu, her bir özelliğin rastgele bir alt kümesinin seçilmesini ve bu özellikler arasından rastgele bir split noktasının belirlenmesini sağlar 4.
    Extra Trees Sınıflandırma'nın avantajları:
    • Gürültü ve alakasız özelliklere karşı direnç: Birden fazla karar ağacı kullanır ve özelliklerin önemini puanlayarak daha sağlam bir sınıflandırma yapar 2.
    • Hesaplama verimliliği: Karar ağaçlarını paralel olarak inşa eder, bu da eğitim sürecini hızlandırır 2.
    • Önyargının azaltılması: Rastgele split ve özellik seçimi, tek bir karar ağacının kullanımından kaynaklanabilecek önyargıyı azaltır 3.
    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 Tree (Extremely Randomized Trees) algoritması, makine öğrenimi görevlerinde sınıflandırma ve regresyon için kullanılan bir ensemble öğrenme yöntemidir. Çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Random Split Seçimi: Geleneksel karar ağaçları ve random forest'ten farklı olarak, Extra Tree her bir özellik için rastgele bir split noktası seçer. 2. Ağaçların Büyütülmesi: Her bir ağaç, tüm derinlik boyunca büyütülür ve pruning yapılmaz. 3. Sonuçların Birleştirilmesi: Sınıflandırma görevlerinde, nihai tahmin tüm ağaçların çoğunluk oyuyla belirlenir; regresyon görevlerinde ise tüm ağaçların tahminlerinin ortalaması alınır. Bu yöntem, varyansı azaltırken overfitting'i önlemeye yardımcı olur ve geleneksel karar ağaçlarına göre daha hızlı eğitilir.
    5 kaynak