集成模型在光谱数据分析中能带来什么增益?
机器学习
2024-04-04 v1 统计方法学
摘要
我们开展了一项实证研究,以比较集成模型的不同实现方式,旨在改进光谱数据预测。我们将广泛的候选模型拟合于来自回归和分类设置的基准数据集。使用线性混合模型对数据随机划分后模型拟合所得的预测性能准则进行了统计分析。结果表明,在我们的应用中,集成分类器能够持续优于候选模型。
引用
@article{arxiv.2404.02184,
title = {What is to be gained by ensemble models in analysis of spectroscopic data?},
author = {Katarina Domijan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.02184},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 8 figures, 1 algorithm