Collection de plusieurs apprenants [fermés

Question

J'ai peu de questions pour lesquelles je ne pouvais pas extraire des réponses des manuels et des tutoriels en ligne. Par conséquent, sera extrêmement reconnaissant si les points suivants sont clarifiés.

1) Si je veux appliquer des arbres SVM, MLP et de décision et combiner les résultats de prédiction de ces apprenants. Donc, j'aurai un mélange d'ensemble de SVM, de MLP et d'arbres de décision ou je peux utiliser un seul apprenant et avoir un ensemble d'arbres de décision, un ensemble de SVM et un ensemble de MLP. Ma compréhension est-elle correcte? Comment combiner les résultats de prédiction de différents modèles?

2) Dans l'apprentissage de l'ensemble, qu'il soit homogène et hétérogène, chacun des apprenants est formé sur le même ensemble de données? Cette technique est-elle connue sous le nom d'ensachage ou d'apprentissage d'ensemble simplement? Est-ce que j'utiliserais le même sous-ensemble de données pour la formation de chaque apprenant ou différent?

2) J'ai lu dans de nombreux tutoriels que l'ensachage et le renforcement sont effectués sur des apprenants similaires. Mais l'apprentissage d'ensemble peut être homogène et hétérogène. En conséquence, l'ensachage et le renforcement peuvent-ils être effectués sur différents types d'apprenants?

3) En augmentant, les apprenants sont formés séquentiellement et donc souvent, seul un apprenant d'un type est utilisé car il est probablement difficile de savoir si la séquence influence la procédure d'apprentissage. Ai-je raison?

4) En quoi l'empilement est-il différent des autres?