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.
Packning är en algoritm för att generera flera bootstraps och använda aggregering genomsnittet över alla bootstraps för att förutsäga en klass REF.
Bagging Predictors
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}