Bayesian Bagging

Bayesian Bagging erstatter den klassiske bootstrap-metoden med den Bayesianske bootstrap-metoden – som trekker Dirichlet-fordelte vekter over treningsobservasjoner i stedet for sampling med tilbakelegging – og trener et ensemble av baselærere under disse vektene. Resultatet er et prinsippielt ensemble som approksimerer en Bayesiansk posterior over prediksjoner, og gir kalibrerte usikkerhetsestimater sammen med sterk prediktiv nøyaktighet.