Ensemble Learning Methoden erzeugen mehrere Schätzer und kombinieren sie anschließend mit dem Ziel, ihre Vorhersagekraft zu verbessern. Bagging und Random Forests mitteln hierzu die erzeugten Schätzer, während Boosting mit einem schwachen Schätzer beginnt und diesen iterativ verbessert. Die höhere Schätzleistung resultiert bei Bagging und Random Forests aus einer Reduzierung der Varianz bei gleichbleibendem bzw. leicht verschlechtertem Bias. Boosting fokussiert sich stattdessen auf die Minimierung einer In-Sample Loss Funktion, um die Genauigkeit des Schätzers zu erhöhen. Alle der genannten Methoden können sowohl zur Klassifikation als auch in Kombination mit Regression Tree Schätzern zur Frequenzschätzung eingesetzt werden. Dabei liefern sie meist sehr gute Ergebnisse auf Kosten einer erhöhten Laufzeit.      «

Ensemble Learning Methoden erzeugen mehrere Schätzer und kombinieren sie anschließend mit dem Ziel, ihre Vorhersagekraft zu verbessern. Bagging und Random Forests mitteln hierzu die erzeugten Schätzer, während Boosting mit einem schwachen Schätzer beginnt und diesen iterativ verbessert. Die höhere Schätzleistung resultiert bei Bagging und Random Forests aus einer Reduzierung der Varianz bei gleichbleibendem bzw. leicht verschlechtertem Bias. Boosting fokussiert sich stattdessen auf die Minimi...     »

Ensemble learning methods construct and combine multiple estimators with the goal of improving their predictive capabilities. For this, Bagging and Random Forests average over the generated estimators while Boosting starts with a weak estimator, improving it iteratively. In the case of Bagging and Random Forests, the higher predictive power results from a reduction in variance while bias remains unchanged or gets slightly worse. Boosting focusses on the reduction of an in-sample loss function to achieve more accu- rate results. All of the mentioned methods can be used for classification as well as for predicting frequencies in combination with regression tree estimators. The estimation results are often better but come at the cost of a higher running time.      «

Ensemble learning methods construct and combine multiple estimators with the goal of improving their predictive capabilities. For this, Bagging and Random Forests average over the generated estimators while Boosting starts with a weak estimator, improving it iteratively. In the case of Bagging and Random Forests, the higher predictive power results from a reduction in variance while bias remains unchanged or gets slightly worse. Boosting focusses on the reduction of an in-sample loss functi...     »