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오류-모호성 분해
날짜
7년 전
$라텍스 {E= \오버라인 {E}- \오버라인 {A}}$
$latex {\overline {E}}$ $latex {\overline {A}}$
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날짜
오류-불일치 분해이는 통합 일반화 오차를 분해하는 과정을 말하며, 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
$라텍스 {E= \오버라인 {E}- \오버라인 {A}}$
이 공식에서 왼쪽 E는 적분 후의 일반화 오차를 나타내고 오른쪽 E는 $latex {\overline {E}}$ 개별 학습자의 평균 일반화 오류입니다. $latex {\overline {A}}$ 이는 개별 학습자의 앙상블 발산을 나타냅니다. 이 공식을 통해 개별 학습자의 정확도와 다양성이 높을수록 앙상블 효과가 더 좋다는 결론을 내릴 수 있습니다.
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날짜
오류-불일치 분해이는 통합 일반화 오차를 분해하는 과정을 말하며, 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
$라텍스 {E= \오버라인 {E}- \오버라인 {A}}$
이 공식에서 왼쪽 E는 적분 후의 일반화 오차를 나타내고 오른쪽 E는 $latex {\overline {E}}$ 개별 학습자의 평균 일반화 오류입니다. $latex {\overline {A}}$ 이는 개별 학습자의 앙상블 발산을 나타냅니다. 이 공식을 통해 개별 학습자의 정확도와 다양성이 높을수록 앙상블 효과가 더 좋다는 결론을 내릴 수 있습니다.