Abstrakt. Ensemble metoder är lärande algoritmer som konstruerar en uppsättning classi ers och sedan klassificera nya datapunkter genom att ta en (viktad) röst av deras förutsägelser. Den ursprungliga ensemblemetoden är Bayesian medelvärde, men nyare algoritmer inkluderar felkorrigering utdatakodning, Packning, och öka. I detta dokument granskas dessa metoder och förklaras varför e n s e m bles ofta kan prestera bättre än någon enskild klassi er. Några tidigare studier som jämför ensemblemetoder ses över, och några nya experiment presenteras för att avslöja orsakerna till att Adaboost inte över t snabbt.
I maskininlärning, ensemble metoder som kombinerar flera lärande algoritmer vanligtvis presterar bättre än någon enskild metod REF.
Ensemble Methods in Machine Learning
{'venue': 'MULTIPLE CLASSIFIER SYSTEMS, LBCS-1857', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}