Ensemble learning: A survey

机器学习 领域(数学) 集合预报 集成学习 计算机科学 数据科学 人工智能 数学 纯数学
作者
Omer Sagi,Lior Rokach
出处
期刊:Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery [Wiley]
卷期号:8 (4) 被引量:2295
标识
DOI:10.1002/widm.1249
摘要

Ensemble methods are considered the state‐of‐the art solution for many machine learning challenges. Such methods improve the predictive performance of a single model by training multiple models and combining their predictions. This paper introduce the concept of ensemble learning, reviews traditional, novel and state‐of‐the‐art ensemble methods and discusses current challenges and trends in the field. This article is categorized under: Algorithmic Development > Ensemble Methods Technologies > Machine Learning Technologies > Classification
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