Bayesiansk Boosting

Bayesiansk boosting integrerer probabilistisk Bayesiansk inferens med boosting ensemble-teknikker, der kombinerer flere svage lærende modeller, samtidig med at fuld usikkerhedskvantificering over forudsigelser opretholdes. I modsætning til standard gradient boosting, der producerer et enkelt punkt-estimat, giver Bayesiansk boosting en posterior-fordeling over ensemble-outputtet, hvilket muliggør kalibrerede konfidensintervaller sammen med forudsigelser.