Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

ESQUEMA BÁSICO DE UM PROCESSO DE DM INFERÊNCIA - Aprendizado…

- - - - Relatórios
        
        6
- - - - Random Subspace Method
        
        Similar ao baaging, mas a aleatorização é sobre atributos, enquanto no bagging, a aleatorização é sobre registros.
        
        Classificadores bases (modelos) aprendem no subespaço de mesma dimensão (=aprendem com a mesma quantidade de atributos, não necessariamente os mesmos atributos).
        Ex.: de 20 atributos, escolhem 5 melhores; todos os modelos vão ser treinados com 5, mas aleatórios.
      - Utiliza bagging ou boosting na fase de treinamento;
        
        A partir dos resultados de cada um dos modelos do comitê, utiliza um outro modelo para definir o resultado do problema (meta-classificador)