Ensemble Online Learning

Ensemble Online Learning kombiniert mehrere Basislerner, die inkrementell auf einem Datenstrom trainiert werden und jedes Modell einzeln anhand einer Beobachtung aktualisieren. Durch Aggregation der Vorhersagen diverser Online-Lerner erreicht das Ensemble eine Genauigkeit und Robustheit, die jedes einzelne inkrementelle Modell übertrifft, während es sich kontinuierlich an veränderte Datenverteilungen anpasst.