ScholarGate
Assistent
Machine learningProbabilistic

Fusió Dempster-Shafer

La fusió Dempster-Shafer és un mètode d'ensemble basat en la teoria de l'evidència (funcions de creença) que combina prediccions de múltiples fonts assignant masses de probabilitat bàsiques a subconjunts d'hipòtesis. En lloc de requerir una distribució de probabilitat sobre resultats individuals, permet la incertesa sobre conjunts de resultats, proporcionant una representació més rica de la confiança i el dubte. Desenvolupat per Dempster (1968) i formalitzat per Shafer (1976), aquest mètode és particularment útil quan les fonts no són fiables, són contradictòries o proporcionen evidència parcial.

Obre a MethodMindAviatApply, compare, get guidance
Tools & resources
Baixa les diapositives
Learn & explore
VídeoAviat

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Dempster, A. P. (1968). A generalization of Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, 30(2), 205-247. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1968.tb00722.x
  2. Shafer, G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Dempster-Shafer Evidence Fusion. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/ensemble-learning/dempster-shafer-fusion

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat
ScholarGateDempster-Shafer Fusion (Dempster-Shafer Evidence Fusion). Recuperat el 2026-06-17 de https://scholargate.app/ca/ensemble-learning/dempster-shafer-fusion · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026