Ensemble Logistic Regression
Ensemble Logistic Regression trainiert multiple logistische Regressionsklassifikatoren auf variierten Teilmengen oder Perturbationen der Trainingsdaten und kombiniert deren Wahrscheinlichkeitsschätzungen durch Mittelung oder Abstimmung. Der Ansatz bewahrt die probabilistische Interpretierbarkeit der logistischen Regression, während er gleichzeitig die Varianz reduziert und die Vorhersagestabilität durch Aggregation verbessert.
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Quellen
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Polikar, R. (2006). Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21–45. DOI: 10.1109/MCAS.2006.1688199 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Logistic Regression (Combined Logistic Classifier Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/ensemble-logistic-regression
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