Regressione Logistica d'Insieme
La Regressione Logistica d'Insieme addestra molteplici classificatori di regressione logistica su sottoinsiemi o perturbazioni variate dei dati di addestramento e combina le loro stime di probabilità mediante media o voto. L'approccio preserva l'interpretabilità probabilistica della regressione logistica riducendo al contempo la varianza e migliorando la stabilità predittiva attraverso l'aggregazione.
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Fonti
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Polikar, R. (2006). Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21–45. DOI: 10.1109/MCAS.2006.1688199 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Logistic Regression (Combined Logistic Classifier Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-logistic-regression
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