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Bootstrap aggregation for regression problems via generalized least squares
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AI
DOI：10.1007/s11222-026-10893-x.png)
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摘要
En 中文
基于广义最小二乘概念的回归任务引导聚合方法，旨在提高袋装模型的预测精度。此外，我们提出了一种两阶段方法以平衡计算精度和复杂度。我们进行了理论分析以确立无偏性和最优性，并通过实证实验证明了所提方法的有效性，同时保持了低计算成本。
Keyword:
Aggregation
Bagging
Ensemble learning
Linear model
Random forests
期刊
S
IF:
1.6
论文数:
206
被引数:
0
机构
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