«bagging» 태그된 질문

배깅 또는 부트 스트랩 집계는 모델 평균화의 특별한 경우입니다. 표준 학습 세트 배깅 이 부트 스트랩을 통해 새로운 학습 세트를 생성 한 다음, 생성 된 데이터 세트 에 대한 일부 학습 방법을 사용한 결과의 평균이 계산됩니다. 배깅은 나무와 같은 일부 불안정한 방법의 결과를 안정화 할 수 있습니다. $m$ $m$

bagging은 왜 부트 스트랩 샘플을 사용합니까?

배깅은 N 개의 서로 다른 부트 스트랩 샘플에서 N 개의 학습자를 생성 한 다음 예측의 평균을 얻는 프로세스입니다. 내 질문은 : 다른 유형의 샘플링을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 부트 스트랩 샘플을 사용하는 이유는 무엇입니까?

10 bagging

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