使用Boosting修剪Double-Bagging乐团
在本文中，Boosting用于确定将基本预测变量聚合为Double-Bagging集合的顺序，并且通过基于两个启发式停止规则的早期停止聚集过程来构建子集合。 在所有调查的分类和回归问题中，修剪后的乐团在大多数情况下的表现要好于装袋，Boosting和完全随机排序的Double-Bagging乐团。 因此，当将预测精度，预测速度和存储要求都考虑在内时，所提出的方法可能是解决当前预测问题的好选择。
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