Regressão Linear de Ensemble
Regressão Linear de Ensemble combina múltiplos modelos de mínimos quadrados ordinários — cada um ajustado em uma amostra bootstrap diferente ou subconjunto de características — e calcula a média de suas predições. A técnica, fundamentada no framework de bagging de Breiman (1996), reduz a variância e melhora a estabilidade preditiva em comparação com um único ajuste de regressão linear, ao mesmo tempo que retém a interpretabilidade das suposições lineares.
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Fontes
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Linear Regression Models (Bagged and Stacked Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/ensemble-linear-regression
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