Представлены результаты экспериментального исследования эффективности использования сверхслучайных деревьев в моделях, основанных на градиентном бустинге, а также в новом ансамблевом методе, в котором лес генерируется, исходя из условия повышенной внутренней дивергенции. сследована эффективность сверхслучайных деревьев при использовании расширенных наборов признаков с включением новых признаков, вычисляемых как расстояния Идо набора описаний опорных объектов из обучающей выборки. Показано, что использование сверхслучайных деревьев в моделях градиентного бустинга и дивергентного леса позволяет улучшить обобщающую способность, а также, что к еще большему росту обобщающей способности приводит использование расширенных наборов признаков.