Metode ensemble: Perbedaan antara revisi

Boosting merupakan cara untuk menghasilkan beberapa model atau penggolongan untuk prediksi atau klasifikasi, dan juga menggabungkan prediksi dari berbagai model ke dalam prediksi tunggal. BaggingBoosting adalah pendekatan iteratif untuk menghasilkan pengklasifikasi yang kuat, yang mampu mencapai kesalahan training seminimal mungkin dari sekelompok pengklasifikasi yang lemah. yang masing-masing hampir tidak dapat melakukan lebih baik daripada tebakan acak.

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.