AI 词汇表
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随机阈值选择
Extra Trees的特有技术，其中分割阈值是随机选择而非优化的，减少了计算时间并增加了树的多样性。
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树集成多样性
Extra Trees的基本原则，旨在最大化树之间的多样性以改善集成的泛化性能。
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最大特征参数
控制每次分割考虑的随机特征数量的超参数，对于平衡Extra Trees中的偏差和方差至关重要。
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极随机分割
区别性特征，其中每个分割是从一组候选阈值中随机选择的，不像CART那样进行详尽评估。
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集成学习策略
Extra Trees的方法学方法，结合多个弱学习器创建强预测器，减少个体过拟合的风险。
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树去相关
旨在最小化个体树预测之间相关性的原则，对于集成方法的有效性至关重要。
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随机决策树
Extra Trees模型的个体组件，使用随机而非优化的分割来构建每个节点。
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