"\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u548C\u673A\u5668\u5B66\u4E60\u4E2D\uFF0C\u96C6\u6210\u5B66\u4E60\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1AEnsemble learning\uFF09\u65B9\u6CD5\u4F7F\u7528\u591A\u79CD\u5B66\u4E60\u7B97\u6CD5\u6765\u83B7\u5F97\u6BD4\u5355\u72EC\u4F7F\u7528\u4EFB\u4F55\u5355\u72EC\u7684\u5B66\u4E60\u7B97\u6CD5\u66F4\u597D\u7684\u9884\u6D4B\u6027\u80FD\u3002\u4E0D\u50CF\u7EDF\u8BA1\u529B\u5B66\u4E2D\u7684\u7CFB\u7EFC\u901A\u5E38\u662F\u65E0\u9650\u7684\uFF0C\u673A\u5668\u5B66\u4E60\u96C6\u5408\u4EC5\u7531\u4E00\u7EC4\u5177\u4F53\u7684\u6709\u9650\u7684\u53EF\u66FF\u4EE3\u6A21\u578B\u7EC4\u6210\uFF0C\u4F46\u901A\u5E38\u5141\u8BB8\u5728\u8FD9\u4E9B\u53EF\u66FF\u4EE3\u65B9\u6848\u4E2D\u5B58\u5728\u66F4\u7075\u6D3B\u7684\u7ED3\u6784\u3002"@zh . . . . "1100411098"^^ . . . . . . . . "Ensemble learning"@en . . . . . . . . . "Metode ensemble atau metode ansamble adalah algoritma dalam pembelajaran mesin (machine learning) dimana algoritma ini sebagai pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan dengan algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk pencapaian solusi prediksi yang lebih baik daripada algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran algoritma kosituen saja. Tidak seperti ansamble statistika didalam mekanika statistika biasanya selalu tak terbatas. Ansemble Pembelajaran hanya terdiri dari seperangkat model alternatif yang bersifat terbatas, namun biasanya memungkinkan untuk menjadi lebih banyak lagi struktur fleksibel yang ada diantara alternatif model itu sendiri. Evaluasi prediksi dari ensemble biasanya memerlukan banyak komputasi daripada evaluasi prediksi model tunggal (single model), jadi ensemble ini memungkinkan untuk mengimbangi poor learning algorithms oleh performasi lebih dari komputasi itu. Algoritma cepat(fast algorithms) seperti decision trees biasanya dipakai dalam metode ensemble ini seperti random forest, meskipun algoritma yang lebih lambat dapat memperoleh manfaat dari teknik ensemble juga."@in . "Robi Polikar"@en . . "\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u548C\u673A\u5668\u5B66\u4E60\u4E2D\uFF0C\u96C6\u6210\u5B66\u4E60\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1AEnsemble learning\uFF09\u65B9\u6CD5\u4F7F\u7528\u591A\u79CD\u5B66\u4E60\u7B97\u6CD5\u6765\u83B7\u5F97\u6BD4\u5355\u72EC\u4F7F\u7528\u4EFB\u4F55\u5355\u72EC\u7684\u5B66\u4E60\u7B97\u6CD5\u66F4\u597D\u7684\u9884\u6D4B\u6027\u80FD\u3002\u4E0D\u50CF\u7EDF\u8BA1\u529B\u5B66\u4E2D\u7684\u7CFB\u7EFC\u901A\u5E38\u662F\u65E0\u9650\u7684\uFF0C\u673A\u5668\u5B66\u4E60\u96C6\u5408\u4EC5\u7531\u4E00\u7EC4\u5177\u4F53\u7684\u6709\u9650\u7684\u53EF\u66FF\u4EE3\u6A21\u578B\u7EC4\u6210\uFF0C\u4F46\u901A\u5E38\u5141\u8BB8\u5728\u8FD9\u4E9B\u53EF\u66FF\u4EE3\u65B9\u6848\u4E2D\u5B58\u5728\u66F4\u7075\u6D3B\u7684\u7ED3\u6784\u3002"@zh . . . . . "Metode ensemble atau metode ansamble adalah algoritma dalam pembelajaran mesin (machine learning) dimana algoritma ini sebagai pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan dengan algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk pencapaian solusi prediksi yang lebih baik daripada algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran algoritma kosituen saja. Tidak seperti ansamble statistika didalam mekanika statistika biasanya selalu tak terbatas. Ansemble Pembelajaran hanya terdiri dari seperangkat model alternatif yang bersifat terbatas, namun biasanya memungkinkan untuk menjadi lebih banyak lagi struktur fleksibel yang ada diantara alternatif model itu sendiri."@in . . "Ensemble learning"@en . . . "En statistique et en apprentissage automatique, l'apprentissage ensembliste utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir de meilleures pr\u00E9dictions. Par exemple, l'ensemble de m\u00E9thodes bagging, boosting et les for\u00EAts al\u00E9atoires est un exemple d'apprentissage ensembliste. Un ensemble combine m\u00E9thodes, , , ..., ."@fr . . . . "Ensemble_learning"@en . "22212276"^^ . . . "Apprentissage ensembliste"@fr . . . . . . . . . . . . . "\u96C6\u6210\u5B66\u4E60"@zh . . . "In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives."@en . . . . . . . . . "\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E9\u30FC\u30CB\u30F3\u30B0\u306F\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E1\u30BD\u30C3\u30C9\u3092\u7528\u3044\u305F\u6A5F\u68B0\u5B66\u7FD2\u3067\u3042\u308B\u3002\u7D71\u8A08\u3084\u6A5F\u68B0\u5B66\u7FD2\u3067\u4F7F\u308F\u308C\u308B\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E1\u30BD\u30C3\u30C9\u3067\u306F\u3001\u3055\u307E\u3056\u307E\u306A\u5B66\u7FD2\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u6709\u9650\u96C6\u5408\u3092\u4F7F\u7528\u3059\u308B\u3053\u3068\u3067\u3001\u5358\u4E00\u306E\u5B66\u7FD2\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3088\u308A\u3082\u512A\u308C\u305F\u7D50\u679C\u3092\u5F97\u308B \u3002\u4E00\u9023\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u8A08\u7B97\u306F\u3001\u5358\u4E00\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u8A08\u7B97\u3088\u308A\u3082\u6642\u9593\u304C\u304B\u304B\u308B\u304C\u3001\u3088\u308A\u6D45\u3044\u8A08\u7B97\u6DF1\u5EA6\u3067\u3001\u307B\u307C\u540C\u7B49\u306E\u826F\u597D\u306A\u7D50\u679C\u3092\u5F97\u308B\u3053\u3068\u304C\u3067\u304D\u308B\u3002 \u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E9\u30FC\u30CB\u30F3\u30B0\u306E\u91CD\u8981\u306A\u5FDC\u7528\u9818\u57DF\u306F\u3001\u6C7A\u5B9A\u6728\u3067\u3042\u308B\u3002\u5927\u304D\u306A\u6C7A\u5B9A\u6728\u306F\u3001\u30EB\u30FC\u30C8\u304B\u3089\u30EA\u30FC\u30D5\u307E\u3067\u591A\u304F\u306E\u6C7A\u5B9A\u30CE\u30FC\u30C9\u304C\u3042\u308A\u3001\u305D\u308C\u3089\u3059\u3079\u3066\u304C\u4E0D\u78BA\u5B9F\u6027\u306E\u4E0B\u3067\u30C8\u30E9\u30D0\u30FC\u30B9\u3055\u308C\u308B\u305F\u3081\u3001\u30A8\u30E9\u30FC\u7387\u3068\u5206\u6563\u304C\u5927\u304D\u304F\u306A\u308B\u50BE\u5411\u304C\u3042\u308B\u3002\u305F\u3068\u3048\u3070\u3001\u30D0\u30AE\u30F3\u30B0\u306F\u591A\u304F\u306E\u5C0F\u3055\u306A\u6C7A\u5B9A\u6728\u3092\u8A08\u7B97\u3057\u3001\u305D\u308C\u3089\u306E\u7D50\u679C\u306E\u5E73\u5747\u3092\u4F7F\u7528\u3059\u308B\u3002\u3053\u308C\u306B\u3088\u308A\u3001\u5206\u6563\uFF08\u3057\u305F\u304C\u3063\u3066\u30A8\u30E9\u30FC\u7387\uFF09\u304C\u5927\u5E45\u306B\u6E1B\u5C11\u3059\u308B\u3002"@ja . . . . . . . "\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E9\u30FC\u30CB\u30F3\u30B0"@ja . . "\u0410\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044C \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u0438 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D\u043D\u043E\u043C \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043D\u0435\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u043E \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432 \u0441 \u0446\u0435\u043B\u044C\u044E \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u043B\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 , \u0447\u0435\u043C \u043C\u043E\u0433\u043B\u0438 \u0431\u044B \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0438\u0442\u044C \u043E\u0442 \u043A\u0430\u0436\u0434\u043E\u0433\u043E \u043E\u0431\u0443\u0447\u0430\u044E\u0449\u0435\u0433\u043E \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043F\u043E \u043E\u0442\u0434\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438.\u0412 \u043E\u0442\u043B\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043E\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0430\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044F \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u043C\u0435\u0445\u0430\u043D\u0438\u043A\u0435, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0439 \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E \u0431\u0435\u0441\u043A\u043E\u043D\u0435\u0447\u0435\u043D, \u0430\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044C \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0432 \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u0438 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D \u0441\u043E\u0441\u0442\u043E\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u043A\u043E\u043D\u0435\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u043C\u043D\u043E\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043B\u044C\u0442\u0435\u0440\u043D\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u044B\u0445 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0435\u0439, \u043D\u043E, \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E, \u043F\u043E\u0437\u0432\u043E\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043E\u0432\u0430\u0442\u044C \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u043E \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043A\u0438\u043C \u0441\u0442\u0440\u0443\u043A\u0442\u0443\u0440\u0430\u043C."@ru . . . . . . . . "Ensemblemethoden werden in der Statistik und f\u00FCr Machine Learning eingesetzt. Sie nutzen eine endliche Menge von verschiedenen Lernalgorithmen, um bessere Ergebnisse zu erhalten als mit einem einzelnen Lernalgorithmus. Die Berechnung der Ergebnisse dieser Menge von Algorithmen dauert zwar l\u00E4nger als die Auswertung eines einzelnen Algorithmus, allerdings kann bereits mit einer viel geringeren Rechentiefe ein in etwa gleich gutes Ergebnis erreicht werden."@de . . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uACFC \uAE30\uACC4 \uD559\uC2B5\uC5D0\uC11C \uC559\uC0C1\uBE14 \uD559\uC2B5\uBC95(\uC601\uC5B4: ensemble learning method)\uC740 \uD559\uC2B5 \uC54C\uACE0\uB9AC\uC998(learning algorithm)\uB4E4\uC744 \uB530\uB85C \uC4F0\uB294 \uACBD\uC6B0\uC5D0 \uBE44\uD574 \uB354 \uC88B\uC740 \uC608\uCE21 \uC131\uB2A5\uC744 \uC5BB\uAE30\uC704\uD574 \uB2E4\uC218\uC758 \uD559\uC2B5 \uC54C\uACE0\uB9AC\uC998\uC744 \uC0AC\uC6A9\uD558\uB294 \uBC29\uBC95\uC774\uB2E4.\uD1B5\uACC4 \uC5ED\uD559(statistical mechanics)\uC5D0\uC11C\uC758 \uD1B5\uACC4\uC801 \uC559\uC0C1\uBE14\uACFC \uB2EC\uB9AC \uAE30\uACC4 \uD559\uC2B5\uC5D0\uC11C\uC758 \uC559\uC0C1\uBE14\uC740 \uB300\uCCB4 \uBAA8\uB378\uB4E4\uC758 \uB2E8\uB2E8\uD55C \uC720\uD55C \uC9D1\uD569\uC744 \uAC00\uB9AC\uD0A4\uC9C0\uB9CC, \uC77C\uBC18\uC801\uC73C\uB85C \uADF8\uB7EC\uD55C \uB300\uCCB4 \uBAA8\uB378 \uC0AC\uC774\uC5D0 \uD6E8\uC52C \uB354 \uC720\uC5F0\uD55C \uAD6C\uC870\uB97C \uD5C8\uC6A9\uD55C\uB2E4."@ko . "\u0410\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044C \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u0438 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D\u043D\u043E\u043C \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043D\u0435\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u043E \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432 \u0441 \u0446\u0435\u043B\u044C\u044E \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F \u043B\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 , \u0447\u0435\u043C \u043C\u043E\u0433\u043B\u0438 \u0431\u044B \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0438\u0442\u044C \u043E\u0442 \u043A\u0430\u0436\u0434\u043E\u0433\u043E \u043E\u0431\u0443\u0447\u0430\u044E\u0449\u0435\u0433\u043E \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0430 \u043F\u043E \u043E\u0442\u0434\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438.\u0412 \u043E\u0442\u043B\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043E\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0430\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044F \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u043C\u0435\u0445\u0430\u043D\u0438\u043A\u0435, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0439 \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E \u0431\u0435\u0441\u043A\u043E\u043D\u0435\u0447\u0435\u043D, \u0430\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044C \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 \u0432 \u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u0438 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D \u0441\u043E\u0441\u0442\u043E\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u043A\u043E\u043D\u0435\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u043C\u043D\u043E\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043B\u044C\u0442\u0435\u0440\u043D\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u044B\u0445 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0435\u0439, \u043D\u043E, \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E, \u043F\u043E\u0437\u0432\u043E\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043E\u0432\u0430\u0442\u044C \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u043E \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043A\u0438\u043C \u0441\u0442\u0440\u0443\u043A\u0442\u0443\u0440\u0430\u043C."@ru . "Metode ensemble"@in . . . "46982"^^ . "\uC559\uC0C1\uBE14 \uD559\uC2B5\uBC95"@ko . . . . . . . . . "Apprendimento d'insieme"@it . . . . "In statistica e apprendimento automatico, con apprendimento d'insieme (in inglese ensemble learning) si intendono una serie di metodi che usano molteplici modelli o algoritmi per ottenere una migliore prestazione predittiva rispetto a quella ottenuta dagli stessi modelli applicati singolarmente. A differenza dell'insieme della meccanica statistica, che si ritiene infinito, tale insieme di modelli alternativi \u00E8 concreto e finito. L'apprendimento d'insieme si divide in tre tecniche fondamentali:"@it . . "In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives."@en . . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uACFC \uAE30\uACC4 \uD559\uC2B5\uC5D0\uC11C \uC559\uC0C1\uBE14 \uD559\uC2B5\uBC95(\uC601\uC5B4: ensemble learning method)\uC740 \uD559\uC2B5 \uC54C\uACE0\uB9AC\uC998(learning algorithm)\uB4E4\uC744 \uB530\uB85C \uC4F0\uB294 \uACBD\uC6B0\uC5D0 \uBE44\uD574 \uB354 \uC88B\uC740 \uC608\uCE21 \uC131\uB2A5\uC744 \uC5BB\uAE30\uC704\uD574 \uB2E4\uC218\uC758 \uD559\uC2B5 \uC54C\uACE0\uB9AC\uC998\uC744 \uC0AC\uC6A9\uD558\uB294 \uBC29\uBC95\uC774\uB2E4.\uD1B5\uACC4 \uC5ED\uD559(statistical mechanics)\uC5D0\uC11C\uC758 \uD1B5\uACC4\uC801 \uC559\uC0C1\uBE14\uACFC \uB2EC\uB9AC \uAE30\uACC4 \uD559\uC2B5\uC5D0\uC11C\uC758 \uC559\uC0C1\uBE14\uC740 \uB300\uCCB4 \uBAA8\uB378\uB4E4\uC758 \uB2E8\uB2E8\uD55C \uC720\uD55C \uC9D1\uD569\uC744 \uAC00\uB9AC\uD0A4\uC9C0\uB9CC, \uC77C\uBC18\uC801\uC73C\uB85C \uADF8\uB7EC\uD55C \uB300\uCCB4 \uBAA8\uB378 \uC0AC\uC774\uC5D0 \uD6E8\uC52C \uB354 \uC720\uC5F0\uD55C \uAD6C\uC870\uB97C \uD5C8\uC6A9\uD55C\uB2E4."@ko . . . "In statistica e apprendimento automatico, con apprendimento d'insieme (in inglese ensemble learning) si intendono una serie di metodi che usano molteplici modelli o algoritmi per ottenere una migliore prestazione predittiva rispetto a quella ottenuta dagli stessi modelli applicati singolarmente. A differenza dell'insieme della meccanica statistica, che si ritiene infinito, tale insieme di modelli alternativi \u00E8 concreto e finito. L'apprendimento d'insieme si divide in tre tecniche fondamentali: \n* Bagging: Questa tecnica mira a creare un insieme di classificatori aventi la stessa importanza. All'atto della classificazione, ciascun modello voter\u00E0 circa l'esito della predizione e l'output complessivo sar\u00E0 la classe che avr\u00E0 ricevuto il maggior numero di voti. \n* Boosting: A differenza del bagging, ciascun classificatore influisce sulla votazione finale con un certo peso. Tale peso sar\u00E0 calcolato in base all'errore di accuratezza che ciascun modello commetter\u00E0 in fase di learning. \n* Stacking: Mentre nel bagging l'output era il risultato di una votazione, nello stacking viene introdotto un ulteriore classificatore (detto meta-classificatore) che utilizza le predizioni di altri sotto-modelli per effettuare un ulteriore learning."@it . "\u0410\u043D\u0441\u0430\u043C\u0431\u043B\u044C \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434\u043E\u0432 (\u043E\u0431\u0443\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D)"@ru . "Ensemble learning"@de . . . . . "Ensemblemethoden werden in der Statistik und f\u00FCr Machine Learning eingesetzt. Sie nutzen eine endliche Menge von verschiedenen Lernalgorithmen, um bessere Ergebnisse zu erhalten als mit einem einzelnen Lernalgorithmus. Die Berechnung der Ergebnisse dieser Menge von Algorithmen dauert zwar l\u00E4nger als die Auswertung eines einzelnen Algorithmus, allerdings kann bereits mit einer viel geringeren Rechentiefe ein in etwa gleich gutes Ergebnis erreicht werden. Ein wichtiges Einsatzgebiet von Ensemble Learning sind Entscheidungsb\u00E4ume. Ein gro\u00DFer Entscheidungsbaum neigt zu hohen Fehlerraten und einer hohen Varianz, da von der Wurzel zu den Bl\u00E4ttern viele Entscheidungsknoten liegen, die alle unter Unsicherheit durchlaufen werden. Bagging w\u00FCrde hier etwa viele kleine Entscheidungsb\u00E4ume berechnen, und den Durchschnitt ihrer Ergebnisse verwenden, wodurch die Varianz (und damit auch die Fehlerrate) deutlich sinkt."@de . . . . . . . . . . . . . . . . . . . "En statistique et en apprentissage automatique, l'apprentissage ensembliste utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir de meilleures pr\u00E9dictions. Par exemple, l'ensemble de m\u00E9thodes bagging, boosting et les for\u00EAts al\u00E9atoires est un exemple d'apprentissage ensembliste. Un ensemble combine m\u00E9thodes, , , ..., ."@fr . . . "\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E9\u30FC\u30CB\u30F3\u30B0\u306F\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E1\u30BD\u30C3\u30C9\u3092\u7528\u3044\u305F\u6A5F\u68B0\u5B66\u7FD2\u3067\u3042\u308B\u3002\u7D71\u8A08\u3084\u6A5F\u68B0\u5B66\u7FD2\u3067\u4F7F\u308F\u308C\u308B\u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E1\u30BD\u30C3\u30C9\u3067\u306F\u3001\u3055\u307E\u3056\u307E\u306A\u5B66\u7FD2\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u6709\u9650\u96C6\u5408\u3092\u4F7F\u7528\u3059\u308B\u3053\u3068\u3067\u3001\u5358\u4E00\u306E\u5B66\u7FD2\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3088\u308A\u3082\u512A\u308C\u305F\u7D50\u679C\u3092\u5F97\u308B \u3002\u4E00\u9023\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u8A08\u7B97\u306F\u3001\u5358\u4E00\u306E\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u306E\u8A08\u7B97\u3088\u308A\u3082\u6642\u9593\u304C\u304B\u304B\u308B\u304C\u3001\u3088\u308A\u6D45\u3044\u8A08\u7B97\u6DF1\u5EA6\u3067\u3001\u307B\u307C\u540C\u7B49\u306E\u826F\u597D\u306A\u7D50\u679C\u3092\u5F97\u308B\u3053\u3068\u304C\u3067\u304D\u308B\u3002 \u30A2\u30F3\u30B5\u30F3\u30D6\u30EB\u30FB\u30E9\u30FC\u30CB\u30F3\u30B0\u306E\u91CD\u8981\u306A\u5FDC\u7528\u9818\u57DF\u306F\u3001\u6C7A\u5B9A\u6728\u3067\u3042\u308B\u3002\u5927\u304D\u306A\u6C7A\u5B9A\u6728\u306F\u3001\u30EB\u30FC\u30C8\u304B\u3089\u30EA\u30FC\u30D5\u307E\u3067\u591A\u304F\u306E\u6C7A\u5B9A\u30CE\u30FC\u30C9\u304C\u3042\u308A\u3001\u305D\u308C\u3089\u3059\u3079\u3066\u304C\u4E0D\u78BA\u5B9F\u6027\u306E\u4E0B\u3067\u30C8\u30E9\u30D0\u30FC\u30B9\u3055\u308C\u308B\u305F\u3081\u3001\u30A8\u30E9\u30FC\u7387\u3068\u5206\u6563\u304C\u5927\u304D\u304F\u306A\u308B\u50BE\u5411\u304C\u3042\u308B\u3002\u305F\u3068\u3048\u3070\u3001\u30D0\u30AE\u30F3\u30B0\u306F\u591A\u304F\u306E\u5C0F\u3055\u306A\u6C7A\u5B9A\u6728\u3092\u8A08\u7B97\u3057\u3001\u305D\u308C\u3089\u306E\u7D50\u679C\u306E\u5E73\u5747\u3092\u4F7F\u7528\u3059\u308B\u3002\u3053\u308C\u306B\u3088\u308A\u3001\u5206\u6563\uFF08\u3057\u305F\u304C\u3063\u3066\u30A8\u30E9\u30FC\u7387\uFF09\u304C\u5927\u5E45\u306B\u6E1B\u5C11\u3059\u308B\u3002"@ja . .