Metode ensemble: Perbedaan antara revisi

[[Bagging]] merupakan metode yang dapat memperbaiki hasil dari algoritma klasifikasi machine learning dengan menggabungkan klasifikasi prediksi dari beberapa model. Hal ini digunakan untuk mengatasi ketidakstabilan pada model yang kompleks dengan kumpulan data yang relatif kecil. Bagging adalah salah satu algoritma berbasis ensemble yang paling awal dan paling sederhana, namun efektif. Bagging paling cocok untuk masalah dengan dataset pelatihan yang relatif kecil. Bagging mempunyai variasi yang disebut ''Pasting Small Votes.'' cara ini dirancang untuk masalah dengan dataset pelatihan yang besar, mengikuti pendekatan yang serupa, tetapi membagi dataset besar menjadi segmen yang lebih kecil. Penggolong individu dilatih dengan segmen ini, yang disebut ''bites'', sebelum menggabungkannya melalui cara voting mayoritas.