extra-trees

ExtraTrees는 각 결정 트리 분할에서 분할 임계치를 무작위로 선택해 편향을 낮추고 분산을 줄이는 앙상블 방법이다. 학습 시 각 노드에서 후보 분할을 랜덤하게 샘플링하고 전체 트리의 평균을 사용해 예측을 안정화한다. 본문에서는 tabular/시계열 기술자에 대해 빠른 CPU 기반 학습과 예측을 위해 ExtraTrees가 사용됐다.