Bagging
Bagging, short for Bootstrap Aggregating, is an ensemble meta-algorithm introduced by Leo Breiman in 1996 that trains multiple copies of a base learner on independently drawn bootstrap samples of the training data and combines their predictions — by averaging for regression or majority vote for classification — to produce a final predictor with substantially lower variance than any single base learner.
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. · DOI 10.1007/BF00058655
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 8.7). Springer. · ISBN 978-0-387-84857-0
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 8.2). Springer. · ISBN 978-1-4614-7138-7
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.