AI用語集

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用語

極めてランダム化された決定木

Extra Treesアルゴリズムの完全名称で、分割閾値の極端なランダム化による分散の低減に焦点を当てています。

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用語

ランダム分割

変数の分岐点が最適化されるのではなくランダムに選択される技術で、アンサンブル内の木の多様性を高めます。

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用語

完全なランダム化

Random Forestのような半ランダムな手法とは対照的に、木の分割が完全にランダムであるアプローチ。

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用語

ブートストラップサンプリングなし

ブートストラップサンプルではなく、学習データ全体を使用するExtra Treesの特徴的な特性。

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用語

分割点のランダム化

分割基準の最適化なしで、特徴量の値の範囲内で分割点をランダムに選択すること。

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用語

バイアス削減

異なるエラーを持つ複数のモデルを集約することにより、予測における系統的なバイアスを減少させること。

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用語

決定閾値

Extra Treesでランダムに選択される、決定木のノードを分割するための限界値。

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用語

特徴量サブサンプリング

各分割で変数のサブセットをランダムに選択するプロセスで、木間の相関を低減します。

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用語

モデル集約

複数の木の予測を多数決または平均値によって組み合わせて、最終的な予測を生成すること。

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用語

ランダム特徴選択

Extra Treesアルゴリズムにおける各木の分割で考慮される特徴をランダムに選択するプロセス。

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用語

極端ランダム化原理

多様性を最適化するために、木の構築におけるランダム性を最大化するExtra Treesの理論的基礎。