এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
এলোমেলো বিভাজন সীমা
একটি কৌশল যেখানে গাছের নোড বিভাজনের জন্য কাটঅফ পয়েন্টগুলি অনুকূলিত করার পরিবর্তে এলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয়। র্যান্ডম ফরেস্টের বিপরীতে, এই পদ্ধতিটি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য শুধুমাত্র একটি এলোমেলো সীমা পরীক্ষা করে, যা গণনার সময় হ্রাস করে।
তথ্য এনট্রপি
একটি ডেটাসেটে বিশৃঙ্খলা বা অনিশ্চয়তার পরিমাপ, যা জিনি অশুদ্ধতার বিকল্প বিভাজন মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এক্সট্রা ট্রিসে, এটি প্রস্তাবিত এলোমেলো বিভাজনের গুণমান মূল্যায়নের জন্য কাজ করে।
অপ্রুনড গাছ
সিদ্ধান্ত গাছগুলি তাদের সর্বোচ্চ গভীরতা পর্যন্ত বিকশিত হয় যাতে তাদের জটিলতা কমানোর জন্য কোনো প্রুনিং কৌশল প্রয়োগ না করা হয়। এক্সট্রা ট্রিস এই পদ্ধতি ব্যবহার করে কারণ সমষ্টিটি প্রতিটি গাছের স্বতন্ত্র পক্ষপাতকে গড় করে।
হ্রাসকৃত ওভারফিটিং
অ্যালগরিদমের নতুন ডেটাতে আরও ভালভাবে সাধারণীকরণ করার ক্ষমতা, অনেক বৈচিত্র্যময় গাছের গড় করার মাধ্যমে ওভারফিটিং হ্রাসের কারণে। এক্সট্রা ট্রিস তার চরম র্যান্ডমাইজেশনের মাধ্যমে বিশেষভাবে এই দিকটিতে উত্কৃষ্টতা অর্জন করে।
ভবিষ্যদ্বাণীর স্থিতিশীলতা
প্রশিক্ষণ ডেটাতে পরিবর্তন বা এলোমেলো শব্দের মুখে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর সামঞ্জস্য। এক্সট্রা ট্রিসে অনেক অত্যন্ত র্যান্ডমাইজড গাছের সমষ্টি চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণীর ব্যতিক্রমী স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করে।