Aprendizagem por Conjunto de Modelos

Bootstrap de Conjuntos

Método de amostragem com reposição usado para criar conjuntos de dados de treinamento variados, permitindo treinar vários modelos em subconjuntos diferentes para capturar a variabilidade das previsões. Particularmente eficaz para a estimativa de incerteza em RL Baseado em Modelo.

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