Abstrakt. Flaggningsprediktorer är en metod för att generera flera versioner av en prediktor och med hjälp av dessa för att få en aggregerad prediktor. Aggregeringsmedelvärden över versionerna när förutsäga ett numeriskt utfall och gör en plurality röst när förutsäga en klass. De flera versionerna bildas genom att göra bootstrap repliker av inlärningssetet och använda dessa som nya lärset. Tester på verkliga och simulerade datamängder med hjälp av klassificerings- och regressionsträd och delmängdsval i linjär regression visar att feltagning kan ge betydande vinster i noggrannhet. Det vitala elementet är instabiliteten i förutsägelsemetoden. Om perturbing inlärningsset kan orsaka betydande förändringar i prediktorn konstrueras, då baging kan förbättra noggrannheten.
Ensemble tekniker har sitt ursprung i baging prediktorer REF, som är en metod som tränar flera versioner av en prediktor och som förlitar sig på sin mångfald röst när man förutsäger en klass.
Bagging Predictors
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}