방법 증거 기록
Borda Count Aggregation
Borda count is a preference aggregation method that combines ranked predictions from multiple classifiers by assigning points based on ranking position. Each classifier ranks the possible outcomes, and each class receives points inversely proportional to its rank position. The class with the highest total score is selected. Originally proposed by French mathematician Jean-Charles de Borda in 1781, this method has been adapted for ensemble learning to aggregate soft predictions and rank-ordered outputs.
원본 기록
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Borda Count Ensemble Aggregation
분류학적 방법 기록 · ml-model / ensemble-learning
- Borda, J. C. de (1781). Mémoire sur les élections au scrutin. Histoire de l'Académie Royale des Sciences. · URL
- Dwork, C., Kumar, R., Naor, M., & Sivakumar, D. (2001). Rank aggregation methods for the web. Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web, 613-622. · DOI 10.1145/371920.372165
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관련 방법
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