Bagged SVMs

新框架通过稀疏装袋压缩集成模型

一篇新的研究论文介绍了一种名为 Simplex-Constrained Sparse Bagging (SCSB) 的新颖框架，该框架旨在压缩和校准基于自举法的装袋集成。SCSB 通过优化以减少袋外 (OOB) 损失来解决标准装袋方法的局限性，从而根据基础估计器的局部能力为其分配不同的投票权重。这种方法可以实现显著的集成压缩，最高可达 96%，从而在不牺牲泛化准确性的情况下提高推理速度并改善概率校准。