Kombinasjonsmetoder

Kombinasjonsmetoder omfatter teknikker for å kombinere data, modeller eller beslutninger for å oppnå bedre ytelse enn enkeltkilder. Innen statistikk og maskinlæring refererer de ofte til ensemble-metoder, hvor flere modeller kombineres for å forbedre prediksjonsnøyaktighet og robusthet. Vanlige tilnærminger inkluderer bagging, boosting og stacking. Bagging bruker bootstrap-ekstraksjoner av datasettet for å bygge uavhengige modeller (for eksempel Random Forest). Boosting bygger sekvensielt modeller der feil fra tidligere modeller får større vekt. Stacking kombinerer prediksjoner fra ulike modeller ved å trene en metamodel på deres utdata.

Innen kombinatorikk og algoritmeteori brukes kombinasjonsmetoder for å generere og evaluere mulige kombinasjoner av objekter, for eksempel kombinasjoner, permutasjoner og partisjoner. Dette har anvendelser i planlegging, testdesign og optimering, inkludert søkealgoritmer og løsninger på problemer som subset-sum eller knapsack-problemet.

Innen datafusion eller dataintegrasjon samles informasjon fra flere kilder for å forbedre beslutninger eller estimater, ofte ved vekting, sannsynligheter eller konsensus-metoder.

Historisk har utviklingen av kombinasjonsmetoder utviklet seg fra klassisk kombinatorikk og sannsynlighetsteori til moderne maskinlæring og datainnhenting. I forskning og industri brukes de i alt fra bioinformatikk og finans til teknisk design og systematisk testing.

Se også: Kombinatorikk, Statistiske metoder, Maskinlæring, Datafusion, Optimering.