Как работает классификатор мешков (средний)?

Question

как работает классификатор упаковки (усреднение, а не голосование)?Я работаю над классификатором упаковки, я хочу использовать среднее значение для моделей, но когда я упаковываю модели, результатом является непрерывное значение, а не категориальное значение.Могу ли я использовать усреднение здесь?Если да, то как?

Answer 1

Вы должны предоставить более подробную информацию о том, какой язык программирования и какую библиотеку вы используете,

Если вы делаете регрессию, модель упаковки может дать вам среднее или средневзвешенное значение.

Если вы делаете классификацию, то это может быть голосование или взвешенное голосование.

Однако, если вы выполняете двоичную классификацию, то среднее значение 1 и 0 может быть использовано для того, чтобы дать вам некоторую псевдоповерность или достоверность для прогноза.

Вы можете сделать это для недвоичной классификации, используя метод «один против всех», чтобы получить вероятности для всех возможных классов.