Bootstrap aggregating

Bootstrap aggregating (Bagging) ist eine Ensemble-learning-Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen (mit hoher Varianz in der Vorhersage) zu kombinieren und dadurch die Varianz zu verringern. Die Methode wurde ursprünglich von Leo Breiman entwickelt. Bootstrap aggregating wird beispielsweise bei Random Forests eingesetzt.

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.