चरम यादृच्छिक वन यादृच्छिक वन से कैसे भिन्न होता है?

Question

क्या ईआर अधिक कुशल कार्यान्वयन है (somelike Extreme Gradient Boostingग्रेडिएंट बूस्टिंग है) - व्यावहारिक दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण अंतर है? आर पैकेज है जो उन्हें लागू करता है। क्या यह नया एल्गोरिथ्म है जो "जेनेरिक" कार्यान्वयन (आर से रैंडमफॉरस्ट पैकेज) को खत्म कर देता है न केवल दक्षता के मामले में या कुछ अन्य क्षेत्रों में भी?

चरम यादृच्छिक वन http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

Answer 1

यह बहुत सरल है - आरएफ पेड़ों पर विभाजन का अनुकूलन करता है (यानी उन लोगों का चयन करें जो निर्णय के संबंध में सर्वोत्तम जानकारी प्राप्त करते हैं) और ईआरएफ उन्हें यादृच्छिक बनाता है। अभी,

• अनुकूलन लागत (बहुत अधिक नहीं है, लेकिन अभी भी), इसलिए ईआरएफ आमतौर पर तेज है।
• अनुकूलन कलाकारों की टुकड़ी या कुल मिलाकर पेड़ों के सहसंबंध में योगदान दे सकता है, इसलिए ईआरएफ संभवतः अधिक मजबूत होते हैं, खासकर अगर सिग्नल कमजोर हो।

इस दिशा में और भी आगे बढ़ते हुए, आप प्रत्येक पेड़ के स्तर पर विभाजन को बराबर करके अतिरिक्त गति प्राप्त कर सकते हैं, इस तरह से पेड़ों को फर्न में परिवर्तित किया जा सकता है , जो कि काफी दिलचस्प भी हैं; इस तरह के एक एग्ज़िक्युलम का मेरा आर कार्यान्वयन है।

Comments

वह लिंक टूट गया है, CVLAB का

— '29

मुझे लगता है कि ERF द्वारा बनाए गए पेड़ बहुत बड़े होते हैं, फिर RF के, क्योंकि RF ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है जो छोटे पेड़ों पर डेटासेट से

— सेक्युलर