Registro de evidência do método

Voting Ensemble

A voting ensemble trains several diverse classifiers independently and combines their predictions by a vote: hard voting picks the class chosen by the most models, while soft voting averages their class-probability estimates, optionally with per-model weights. The combination usually outperforms any individual member, and requires no additional training after the base models are fitted.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Voting Ensemble (Majority and Weighted Voting of Multiple Classifiers)

Registro de método taxonômico · ml-model / machine-learning

Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. · ISBN 978-0-471-21078-8
Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol 1857, pp. 1–15. Springer. · DOI 10.1007/3-540-45014-9_1

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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyBaggingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketBoostingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketExtra Treesmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStackingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.