ExtraTreeRegressorとランダムフォレストの回帰の違いについて

Question

ランダムフォレストは参考書やネット記事等で、特徴や中身について学ぶことができているのですが、ExtraTreeRegressorについてわからないことがあります。
単刀直入に言えばExtraTreeRegressorとランダムフォレストの違いについてです。
ExtraTreeRegressorのパラメータであるmax_featuresにヒントがありそうだとは思っているのですが、ランダムフォレストより、さらにランダムな決定木とはどういうことなのでしょうか？

よろしくお願い致します。

Answer 1

厳密な情報は論文を。

Extremely randomized trees | SpringerLink

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私も全体像を把握してはいませんが、雑に調べてみた範囲で書くと。

通常の決定木ではデータを一番良く分類できる特徴量を分岐ごとに評価します。ここで特徴量の選び方をランダムにしたものがExtremely randomized treesということのようです。

もちろん性能は下がりますが、アンサンブルにすれば、そして元の特徴量が良ければそこそこの性能は出すことができ、学習が高速にできるという狙いでしょう。

Comments

[hizuma]

ありがとうございました。
論文についても載せていただきありがとうございました。
さらに勉強してみます。