Ensemble-Lernen

Ensemble-LernenEs handelt sich dabei um die Idee, mehrere Modelle zu einem hochpräzisen Modell zu kombinieren. Es wird hauptsächlich im Bereich des maschinellen Lernens verwendet. Es handelt sich nicht um einen separaten Algorithmus für maschinelles Lernen, sondern die Lernaufgabe wird durch die Erstellung und Kombination mehrerer Lerner erledigt.

Ensemble-Lernen kann für Klassifizierungsprobleme, Regressionsprobleme, Merkmalsauswahl, Ausreißererkennung usw. verwendet werden. Man kann sagen, dass Ensemble-Lernen in allen Bereichen des maschinellen Lernens zu sehen ist.

Derzeit gibt es zwei Hauptprobleme, die beim integrierten Lernen gelöst werden müssen:

• So gewinnen Sie mehrere individuelle Lernende;
• Wenn die einzelnen Lernenden zu einem starken Lernenden kombiniert werden

Verweise

【1】Zusammenfassung der Prinzipien des Ensemble-Lernens (persönlicher Blogbeitrag)