Metode ensemble: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Arifahrezi (bicara | kontrib) Menambahkan keuntungan dan kekurangan dari metode ensemble serta jenis metode ensemble |
Richard0904 (bicara | kontrib) |
||
Baris 62:
=== Bagging ===
[[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.
<gallery>
Baris 106:
* {{cite book |last=[[Zhou Zhihua]] |first= |date=2012 |title=Ensemble Methods: Foundations and Algorithms |url= |location= |publisher= Chapman and Hall/CRC |isbn=978-1-439-83003-1 }}
* {{cite book |last1=[[Robert Schapire]] |last2=[[Yoav Freund]] |date=2012 |title=Boosting: Foundations and Algorithms |url= |location= |publisher=MIT |isbn=978-0-262-01718-3 }}
* Cha Zhang; Yunqian Ma(2012). ''Ensemble Machine Learning Methods and Applications''. Springer New York Dordrecht Heidelberg London. ISBN 978-1-4419-9325-0
[[Kategori:Pembelajaran mesin]]
| |||