AI用語集

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用語

モデルの分散

トレーニングデータの変動に対するモデルの感度を測る指標で、Extra Treesはランダム化を強化することでこれを削減しようとします。

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用語

モデルのバイアス

アルゴリズムの単純化された仮定によって導入される系統的な誤差で、Extra TreesではRandom Forestと比較してわずかに増加します。

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用語

非剪定決定木

Extra Treesにおける基本的な構造で、多様性を最大化するために、木は剪定されずに最大の深さまで成長させられます。

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用語

多数決投票

Extra Treesにおける予測を集約する方法で、分類において各木が最終的なクラスに投票します。

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用語

ハイパーパラメータ n_estimators

Extra Treesの森における木の数を制御するパラメータで、分散削減能力に直接影響を与えます。

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用語

ハイパーパラメータ max_features

各分割で考慮される特徴量の数を決定するパラメータで、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

ハイパーパラメータ min_samples_split

ノードを分割するために必要な最小サンプル数で、Extra Treesの木の深さと複雑さを制御します。

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用語

Scikit-learn ExtraTreesClassifier

scikit-learnライブラリにおける、分類タスクのためのExtra TreesアルゴリズムのPython実装です。

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用語

Scikit-learn ExtraTreesRegressor

scikit-learnライブラリにおける回帰タスクのためのExtra TreesアルゴリズムのPython実装。