Bagging Bayesiano
O Bagging Bayesiano substitui o bootstrap clássico pelo bootstrap bayesiano — sorteando pesos distribuídos de Dirichlet sobre observações de treinamento em vez de amostragem com reposição — e treina um conjunto de aprendizes base sob esses pesos. O resultado é um conjunto principiado que aproxima uma posterior bayesiana sobre predições, fornecendo estimativas de incerteza calibradas juntamente com forte precisão preditiva.
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Fontes
- Clyde, M. & Lee, H. (2001). Bagging and the Bayesian bootstrap. In T. Richardson & T. Jaakkola (Eds.), Proceedings of the Eighth International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2001). link ↗
- Rubin, D. B. (1981). The Bayesian bootstrap. The Annals of Statistics, 9(1), 130–134. DOI: 10.1214/aos/1176345338 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Bagging (Bootstrap Aggregation with Bayesian Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/bayesian-bagging
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