Voto a Maggioranza
Il voto a maggioranza è un metodo d'insieme (ensemble) che combina le predizioni di più classificatori base selezionando la classe che riceve il maggior numero di voti. Ciascun classificatore base esprime un voto per una classe predetta, e la predizione finale è la classe con la maggioranza (pluralità). Questo approccio è stato formalizzato da Leo Breiman e colleghi negli anni '90 come un modo semplice ma efficace per migliorare l'accuratezza della classificazione.
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Fonti
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Majority Voting Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/it/ensemble-learning/majority-voting
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