Metode ensemble: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
k →Keuntungan dan Kekurangan: Perubahan kosmetika |
Daniel19EXO (bicara | kontrib) Fitur saranan suntingan: 1 pranala ditambahkan. Tag: VisualEditor Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler Tugas pengguna baru Disarankan: tambahkan pranala |
||
| (2 revisi perantara oleh 2 pengguna tidak ditampilkan) | |||
Baris 70:
=== Boosting ===
Boosting merupakan cara untuk menghasilkan beberapa model atau penggolongan untuk prediksi atau klasifikasi, dan juga menggabungkan prediksi dari berbagai model ke dalam prediksi tunggal.
Boosting di rancang untuk masalah kelas biner, menciptakan kumpulan dari tiga klasifikasi yang lemah pada satu waktu. klasifikasi pertama (atau [[hipotesis]]) adalah memproses subset acak dari data training yang tersedia. klasifikasi kedua adalah subset yang berbeda dari dataset asli, dimana hasil dari klasifikasi pertama yang sudah benar di klasifikasi dan setengahnya lagi salah diklasifikasi. klasifikasi ketiga kemudian dilatih dengan contoh di mana klasifikasi pertama dan klasifikasi kedua tidak setuju. Ketiga pengklasifikasi ini kemudian digabungkan melalui suara mayoritas tiga arah.
<gallery>
Baris 107:
* Cha Zhang; Yunqian Ma(2012). ''Ensemble Machine Learning Methods and Applications''. Springer New York Dordrecht Heidelberg London. ISBN 978-1-4419-9325-0
[[Kategori:
| |||