The Generalization Paradox of Ensembles

Ensemble models--built by methods such as bagging, boosting, and Bayesian model averaging--appear dauntingly complex, yet tend to strongly outperform their component models on new data. Doesn't this violate "Occam's razor"--the widespread belief that "the simpler of competing alternatives is preferr... Ausführliche Beschreibung

1. Person: Elder, John F.
Quelle: in Journal of computational and graphical statistics : JCGS : jointly published by the American Statistical Association, the Institute of Mathematical Statistics and the Interface Foundation of North America Vol. 12, No. 4 (2003), p. 853-864
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Format: Online-Artikel
Sprache: English
Veröffentlicht: 2003
Beschreibung: Online-Ressource
Schlagworte: research-article
Bagging
Complexity
Decision trees
Generalized degrees of freedom
Occam's razor
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Anmerkung: Copyright: Copyright 2003 American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, and Interface Foundation of North America

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