Abstrakt. Packning, boosting och Random Forests är klassiska ensemblemetoder som används för att förbättra prestandan hos enskilda klassiatorer. De uppnår överlägsen prestanda genom att öka noggrannheten och mångfalden hos de enskilda klassificeringarna. Försök har gjorts att reproducera dessa metoder i den mer utmanande kontexten av evolverande dataströmmar. I detta dokument föreslår vi en ny variant av "bagging", som kallas "boost baging". Denna metod kombinerar enkelheten av baging med att lägga till mer randomisering till inmatningen, och utdata av klassificeringarna. Vi testar vår metod genom att utföra en utvärderingsstudie av syntetiska och verkliga dataset med upp till tio miljoner exempel.
En variant av Online Packning föreslås i REF, kallas Lemaning Baging.
Leveraging bagging for evolving data streams
{'venue': 'In ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}