Kapitel 7: Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
Im vorangegangenen Kapitel haben wir uns auf die bewährten Verfahren zur Anpassung und Bewertung verschiedener Klassifikationsmodelle konzentriert. In diesem Kapitel bauen wir auf diesen Vorgehensweisen auf und erkunden verschiedene Methoden zum Erstellen eines Satzes von Klassifikatoren, der in seiner Gesamtheit oft eine höhere Vorhersagekraft besitzt als die einzelnen darin enthaltenen Klassifikatoren selbst.
Die Themen in diesem Kapitel sind:
Vorhersagen anhand von Mehrheitsentscheidungen treffen
Verringern der Überanpassung durch die wiederholte Auswahl zufälliger Teilmengen der Trainingsdatenmenge
Mit schwachen Klassifikatoren leistungsfähige Modelle entwickeln, die aus ...
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