AI用語集

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用語

ランダムしきい値選択

Extra Treesの特徴的な手法で、分割しきい値が最適化されるのではなくランダムに選択され、計算時間を削減し木の多様性を高めます。

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用語

木アンサンブルの多様性

Extra Treesの基本原則で、アンサンブル全体の汎化性能を向上させるために、木間の多様性を最大化することを目的とします。

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用語

最大特徴量パラメータ

各分割で考慮されるランダムな特徴量の数を制御するハイパーパラメータで、Extra Treesにおけるバイアスと分散のバランスを取るために重要です。

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用語

極めてランダム化された分割

各分割がCARTのような網羅的評価なしで、候補しきい値のセットからランダムに選ばれる特徴的な性質です。

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用語

アンサンブル学習戦略

Extra Treesの方法論的アプローチで、複数の弱学習器を組み合わせて強力な予測器を作成し、個々の過学習のリスクを低減します。

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用語

木の非相関化

個々の木の予測間の相関を最小化することを目指す原則で、アンサンブル手法の有効性にとって不可欠です。

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用語

ランダム化決定木

Extra Treesモデルの個々の構成要素で、各ノードの分割が最適化されるのではなくランダムに構築されます。