Abstrakt. Packning konstruerar en estimator genom genomsnittliga prediktorer tränas på bootstrap prover. Påfallande uppskattningar förbättras nästan konsekvent jämfört med den ursprungliga prediktorn. Det är därför viktigt att förstå orsakerna till denna framgång, och även för de enstaka misslyckanden. Man tror allmänt att baging är effektivt tack vare variansminskningen som härrör från genomsnittliga prediktorer. Men sju år efter det att det infördes är det fortfarande inte helt klart att det är så. Denna uppsats ger experimentella bevis som stöder hypotesen att baging stabiliserar förutsägelsen genom att utjämna inflytandet av utbildning exempel. Denna effekt beskrivs i två olika ramverk: uppskattning av den verkliga linjen och regression. Flaggnings förbättringar/försämringar förklaras av godheten/dåligheten hos mycket inflytelserika exempel, i situationer där det vanliga argumentet för variansminskning i bästa fall är diskutabelt. Slutligen är orsakerna till utjämningseffekten framskridna. De stöder att andra omsamplingsstrategier såsom halvsampling bör ge kvalitativt identiska effekter samtidigt som beräkningen är mindre krävande än provtagning med bootstrap.
Grandvalet REF förklarade resultatet av baging av godhet och uselhet av mycket inflytelserika exempel, i situationer där den vanliga variansminskning argument är diskutabel.
Bagging Equalizes Influence
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}