Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aleatoriedade de Recursos
Introdução de aleatoriedade na seleção de variáveis preditivas para cada árvore de decisão, reduzindo a correlação entre os modelos do conjunto.
Estimador Bagging
Modelo composto resultante da aplicação do bagging, combinando as previsões de vários estimadores base por votação ou média.
Tamanho da Amostra Bootstrap
Número de observações em cada amostra bootstrap, tipicamente igual ao tamanho do conjunto de treinamento original para maximizar a diversidade.
Aprendizagem Paralela
Capacidade do bagging de treinar os modelos base de forma independente e simultânea, oferecendo vantagens computacionais significativas.
Diversidade de Modelos
Medida de dissimilaridade entre as previsões dos modelos base, essencial para a eficácia do bagging e obtida pela amostragem bootstrap.
Distribuição Bootstrap
Distribuição empírica das estatísticas calculadas em múltiplas amostras bootstrap, utilizada para estimar a incerteza das previsões.
Classificador Bagging
Implementação específica do bagging para problemas de classificação, geralmente utilizando votação majoritária para combinar as previsões.
Regressor Bagging
Versão do bagging adaptada para problemas de regressão, combinando as previsões pela média ou mediana dos modelos base.