Andere Kunden interessierten sich auch für
![Aplicación de los Conjuntos Aproximados en el análisis de datos]( "Aplicación de los Conjuntos Aproximados en el análisis de datos")
Aplicación de los Conjuntos Aproximados en el análisis de datos19,99 €![Estudo comparativo de métodos de classificação definidos]( "Estudo comparativo de métodos de classificação definidos")
Estudo comparativo de métodos de classificação definidos29,99 €![Métodos de Edición de Conjuntos de Entrenamiento]( "Métodos de Edición de Conjuntos de Entrenamiento")
Métodos de Edición de Conjuntos de Entrenamiento25,99 €![Métodos de clasificación en el proceso de identificación de oradores]( "Métodos de clasificación en el proceso de identificación de oradores")
Métodos de clasificación en el proceso de identificación de oradores19,99 €![Estudio de viabilidad para la implantación del Centro de Datos en la U.KA.]( "Estudio de viabilidad para la implantación del Centro de Datos en la U.KA.")
Estudio de viabilidad para la implantación del Centro de Datos en la U.KA.27,99 €![Cuatro artículos sobre los métodos FPA y SNAP]( "Cuatro artículos sobre los métodos FPA y SNAP")
Cuatro artículos sobre los métodos FPA y SNAP25,99 €![Clasificación del Grado de Astrocitoma Cerebral Infantil]( "Clasificación del Grado de Astrocitoma Cerebral Infantil")
Clasificación del Grado de Astrocitoma Cerebral Infantil40,99 €
Los métodos de conjunto se basan en la idea de combinar las predicciones de varios clasificadores para mejorar la generalización y compensar las posibles deficiencias de los predictores individuales.Se pueden distinguir dos familias de métodos: Métodos paralelos (Bagging, Random forests) en los que el principio es promediar varias predicciones con la esperanza de obtener un mejor resultado tras la reducción de la varianza del estimador medio.Métodos secuenciales (Boosting) en los que los parámetros se adaptan iterativamente para producir una mejor mezcla.En este trabajo argumentamos que cuando los miembros de un predictor cometen errores diferentes es posible reducir los ejemplos mal clasificados en comparación con un único predictor. El rendimiento obtenido se comparará utilizando criterios como la tasa de clasificación, la sensibilidad, la especificidad, el recuerdo, etc.