Regressione Lineare d'Insieme
La Regressione Lineare d'Insieme combina molteplici modelli dei minimi quadrati ordinari — ciascuno adattato su un diverso campione bootstrap o sottoinsieme di caratteristiche — e ne fa la media delle predizioni. La tecnica, basata sul framework di bagging di Breiman (1996), riduce la varianza e migliora la stabilità predittiva rispetto a un singolo adattamento di regressione lineare, pur mantenendo l'interpretabilità delle assunzioni lineari.
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Fonti
- 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). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Linear Regression Models (Bagged and Stacked Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-linear-regression
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