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PRAXIS是一种新算法，能够高效近似接近最优决策树的罗生门集合，在运行时间和内存使用上实现数量级的改进，同时保持近乎完美的召回率。
作者认为确定性决策树将始终优于神经网络，声称AI的成功仅仅是因为构建此类树存在计算限制。
本文研究了增量决策树集成中的分歧漂移检测方法，发现在神经网络中有效的方法在树集成中表现不如基于损失的检测器，原因是模型塑性有限。