RU

Парадокс ансамблей: почему «слабые» модели иногда побеждают «сильные»

В ансамблевом прогнозировании важнее не индивидуальное качество моделей, а разнообразие их ошибок. Эксперимент показывает: пул из «худших» по отдельно…

ансамблимашинное обучениепрогнозированиевременные ряды