AI用語集

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用語

ランダム分割閾値

木のノードを分割するためのカットポイントが最適化されるのではなく、ランダムに選択される手法。Random Forestsとは異なり、この手法は各特徴量に対してランダムな閾値を1つだけテストし、計算時間を短縮する。

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用語

情報エントロピー

データセット内の無秩序さや不確実性の測度であり、Gini不純度の代わりの分割基準として使用される。Extra Treesでは、提案されたランダム分割の品質を評価するのに役立つ。

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用語

枝刈りされていない木

複雑性を減らすために枝刈り技術を適用せず、最大深度まで成長させた決定木。Extra Treesは、アンサンブル平均が各木の個々のバイアスを相殺するため、このアプローチを使用する。

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用語

過学習の低減

多様な多数の木の平均化による過学習の低減により、新しいデータに対する汎化性能を向上させるアルゴリズムの能力。Extra Treesは、その極端なランダム化のおかげで、特にこの側面で優れている。

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用語

予測の安定性

トレーニングデータの変動やランダムノイズに対するモデルの予測の一貫性。Extra Treesにおける多数の高度にランダム化された木のアンサンブルは、最終的な予測の卓越した安定性を保証する。