B |
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Bagging o Bootstrap AggregatingTipo de Ensemble que utiliza un subconjunto diferente
de los datos de entrenamiento. En este caso, se entrena un número M de estimadores
de manera independiente | |
BoostingTipo de Ensemble que usa pesos o costes para los
ejemplos más difíciles de identificar correctamente. En este caso, se realizan un
número M de iteraciones, en cada una generando un estimador dependiente del
resultado de la etapa anterior | |