Abstrakt. Breiman (Machine Learning, 262)[123][123][126][127][128][129][131][131][133][133][133][136][137][138][139][140] visade att baging effektivt kunde minska variansen av regressionsförutsägare, samtidigt som biaset förblev relativt oförändrat. En ny form av baging vi kallar iterated baging är effektivt för att minska både partisk och varians. Förfarandet fungerar i etapper-det första steget är baging. Baserat på resultaten från det första steget ändras utgångsvärdena, och ett andra steg av feltagning utförs med hjälp av de ändrade utgångsvärdena. Detta upprepas tills en enkel regel stoppar processen. Metoden testas med både träd och närliggande regressionsmetoder. Noggrannhet på Boston Housing-data riktmärket är jämförbart med det bästa av de resultat som uppnås med hjälp av högjusterade och beräkna-intensiva Support Vector Regression Machines. En viss heuristisk teori ges för att klargöra vad som pågår. Tillämpning på klassificeringsdata i två klasser ger intressanta resultat.
För att minska både bias och varians iterated baging utvecklas REF.
Using Iterated Bagging to Debias Regressions
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}