Online Bagging
Online Bagging er en streaming ensemblemetode introduceret af Oza og Russell i 2001, som tilpasser det klassiske bootstrap aggregating (Bagging) framework til online læringssituationen. I stedet for at resample et fast datasæt, føres hver indkommende instans til hver baselærende et antal gange fordelt Poisson(1)-distribueret, hvilket trofast approksimerer bootstrap sampling, efterhånden som strømmen udvikler sig. Resultatet er et robust, inkrementelt opdateret ensemble, der kan håndtere concept drift og kontinuerlig datatilgang uden at gemme hele datasættet.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- Bifet, A., Holmes, G., Kirkby, R., & Pfahringer, B. (2010). MOA: Massive Online Analysis. Journal of Machine Learning Research, 11, 1601–1604. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)Maskinlæring↔ compare
- Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Online BoostingMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →