Wat is ensamble learning?
Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat die kombinasie van verskeie modelle behels om die algehele werkverrigting en voorspellende krag van die stelsel te verbeter. Die basiese idee agter ensembleleer is dat deur die voorspellings van veelvuldige modelle saam te voeg, die resulterende model dikwels beter as enige van die betrokke individuele modelle kan presteer. Daar is verskeie verskillende benaderings
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Wat is ensemble-leer?
Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat daarop gemik is om die prestasie van 'n model te verbeter deur verskeie modelle te kombineer. Dit maak gebruik van die idee dat die kombinasie van verskeie swak leerders 'n sterk leerder kan skep wat beter presteer as enige individuele model. Hierdie benadering word wyd gebruik in verskeie masjienleertake om voorspellende akkuraatheid te verbeter,