Robuste Abstimmungs-Ensemble
Robuste Abstimmungs-Ensembles kombinieren Vorhersagen von mehreren Basisklassifikatoren durch Rausch-tolerante Aggregation – wie gewichtete Stimmabgabe, getrimmte Stimmabgabe oder medianbasierte Kombination –, um endgültige Entscheidungen zu treffen, die zuverlässig bleiben, wenn einzelne Klassifikatoren durch verrauschte Labels, gegnerische Eingaben oder Verteilungsverschiebungen beeinträchtigt werden.
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Quellen
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems, LNCS 1857, 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review, 33(1–2), 1–39. DOI: 10.1007/s10462-009-9124-7 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Voting Ensemble (Noise-Resistant Majority and Weighted Voting of Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/robust-voting-ensemble
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