Qu’est-ce que l’apprentissage ensamble ?
L'apprentissage d'ensemble est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à combiner plusieurs modèles pour améliorer les performances globales et la puissance prédictive du système. L'idée de base derrière l'apprentissage d'ensemble est qu'en agrégeant les prédictions de plusieurs modèles, le modèle résultant peut souvent surpasser n'importe lequel des modèles individuels impliqués. Il existe plusieurs approches différentes
Qu’est-ce que l’apprentissage d’ensemble ?
L'apprentissage d'ensemble est une technique d'apprentissage automatique qui vise à améliorer les performances d'un modèle en combinant plusieurs modèles. Il exploite l’idée selon laquelle la combinaison de plusieurs apprenants faibles peut créer un apprenant fort qui obtient de meilleurs résultats que n’importe quel modèle individuel. Cette approche est largement utilisée dans diverses tâches d'apprentissage automatique pour améliorer la précision prédictive,
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