Bagging Ensemble
Bagging, skraćeno od bootstrap aggregating, jeste ansambl metoda koja smanjuje varijansu obučavanjem višestrukih kopija pojedinačnog algoritma učenja na različitim slučajevima slučajnih podskupova podataka za obuku. Svaki podskup se kreira putem bootstrap uzorkovanja – slučajnog uzimanja uzoraka sa ponavljanjem. Predikcije se kombinuju putem većinskog glasanja (klasifikacija) ili prosekovanja (regresija). Bagging, koji je uveo Leo Breiman 1996. godine, čini osnovu za Random Forests i posebno je efikasan u smanjenju prekomernog prilagođavanja (overfitting) kod modela sa visokom varijansom.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Efron, B. (1979). Bootstrap methods: another look at the jackknife. The Annals of Statistics, 7(1), 1-26. DOI: 10.1214/aos/1176344552 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bootstrap Aggregating Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/ensemble-learning/bagging-ensemble
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AdaBoostMašinsko učenje↔ compare
- Pojačavanje (Boosting)Ansambl učenje↔ compare
- Većinsko glasanjeAnsambl učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →