Machine learningMachine learning

Bagging en línia

Bagging en línia (Online Bagging) és un mètode d'ensemble en streaming introduït per Oza i Russell el 2001 que adapta el marc clàssic de bootstrap aggregating (Bagging) a l'entorn d'aprenentatge en línia. En lloc de re-mostrejar un conjunt de dades fix, cada instància entrant s'alimenta a cada aprenent base un nombre de vegades distribuït segons Poisson(1), aproximant fidelment el mostreig bootstrap a mesura que el flux evoluciona. El resultat és un ensemble robust i actualitzat incrementalment que pot gestionar el canvi de concepte i l'arribada contínua de dades sense emmagatzemar tot el conjunt de dades.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

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

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Oza, N. C., & Russell, S. (2001). Online bagging and boosting. In Proceedings of the Eighth International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2001), pp. 105–112. link
  2. Bifet, A., Holmes, G., Kirkby, R., & Pfahringer, B. (2010). MOA: Massive Online Analysis. Journal of Machine Learning Research, 11, 1601–1604. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-bagging

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateOnline Bagging (Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-bagging · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026