Bagging Predictors
Leo Breiman · 1996 · Machine Learning, 24(2), 123–140
ملخّص
يعرض التجميع بالتمهيد الذاتي: ملاءمة نموذج على عيّنات تمهيد كثيرة من بيانات التدريب ثم متوسّط التنبّؤات، ما يخفض التباين دون رفع التحيّز.
لماذا تهمّ
أعطى وصفة عامة مستقلة عن النموذج لتحويل متنبّئ غير مستقر إلى متنبّئ مستقر، وحدّد عدم الاستقرار بوصفه الخاصية الدقيقة التي تقرّر هل يفيد المتوسّط. والغابات العشوائية، وعلى نطاق أوسع تقليد التجميعات كله، تنبع منه مباشرة.