Was ist Ensemble-Lernen?
Ensemble-Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der mehrere Modelle kombiniert werden, um die Gesamtleistung und Vorhersagekraft des Systems zu verbessern. Die Grundidee des Ensemble-Lernens besteht darin, dass durch die Aggregation der Vorhersagen mehrerer Modelle das resultierende Modell häufig jedes der beteiligten Einzelmodelle übertreffen kann. Es gibt verschiedene Ansätze
Was ist Ensemble-Lernen?
Ensemble-Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, die Leistung eines Modells durch die Kombination mehrerer Modelle zu verbessern. Es basiert auf der Idee, dass durch die Kombination mehrerer schwacher Lernender ein starker Lernender entstehen kann, der bessere Leistungen erbringt als jedes einzelne Modell. Dieser Ansatz wird häufig bei verschiedenen maschinellen Lernaufgaben verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
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