Odborné vysvětlení: Extra Trees (Extremely Randomized Trees) je soubor učení podobný náhodným lesům. Hlavní rozdíl spočívá v tom, že Extra Trees používají náhodné prahy pro rozdělení uzlů při budování stromů, zatímco náhodné lesy hledají nejlepší prahy. To vede k větší randomizaci a potenciálně nižšímu přeučení. Extra Trees jsou často rychlejší v trénování, ale mohou vyžadovat více stromů pro dosažení podobné přesnosti.
Vysvětlení pro laiky: Extra stromy jsou jako skupina náhodných poradců. Každý poradce se rozhoduje částečně náhodně, místo aby dlouze přemýšlel nad každým rozhodnutím. Tím, že máme mnoho takových poradců, získáme různorodé názory, které dohromady mohou vést k lepšímu celkovému rozhodnutí. V AI to znamená, že systém dělá rychlá, částečně náhodná rozhodnutí, ale díky velkému počtu těchto rozhodnutí dosahuje dobrých výsledků.
Extra Trees (Extremely Randomized Trees) is an ensemble learning method similar to random forests. The main difference is that Extra Trees use random thresholds for splitting nodes when building trees, while random forests search for the best thresholds. This leads to greater randomization and potentially lower overfitting. Extra Trees are often faster in training but may require more trees to achieve similar accuracy.
