Random Forest vs Extra Trees
2022. 7. 7. 10:50ㆍAI study
1. Extra Trees 장점 : Random Forest 보다 연산이 더 빠르고 (약3배) bias 와 variance를 낮출 수 있다고 주장
2. 차이점
a. Bootstraping 부트스트랩핑의 유무
- Random Forest는 Bagging 기법 중 하나로, Bootstraping을 기반으로 Weak Tree를 생성( = 복원추출, 매번다른 결과)
- 반면, Extra Trees는 Bootstraping을 하지 않고, Whole Origin Data를 그대로 가져다 씀(= 비복원추출)
'AI study' 카테고리의 다른 글
ML이나 image processing에서 grayscale image를 사용해야 하는 이유 (0) | 2022.08.13 |
---|---|
ML 분류모델 평가(정밀도,재현율,f1-score등) (0) | 2022.07.07 |
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) _건물 에너지 사용 예측ML study (0) | 2022.07.06 |
[영상 성능 분석] (0) | 2022.06.22 |
ASR(음성인식) 학습 _ 스터디 정리 (0) | 2022.04.29 |