![](/images/graphics-bg.png)
Enhanced bagging (eBagging) : a novel approach for ensemble learning
المؤلفون المشاركون
Birant, Derya
Tuysuzoglu, Goksu
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 515-528، 14ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Bagging is one of the well-known ensemble learning methods, which combines several classifiers trained on different subsamples of the dataset.
However, a drawback of bagging is its random selection, where the classification performance depends on chance to choose a suitable subset of training objects.
This paper proposes a novel modified version of bagging, named enhanced Bagging (eBagging), which uses a new mechanism (error-based bootstrapping) when constructing training sets in order to cope with this problem.
In the experimental setting, the proposed eBagging technique was tested on 33 well-known benchmark datasets and compared with both bagging, random forest and boosting techniques using well-known classification algorithms: Support Vector Machines (SVM), decision trees (C4.5), k-Nearest Neighbour (kNN) and Naive Bayes (NB).
The results show that eBagging outperforms its counterparts by classifying the data points more accurately while reducing the training error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tuysuzoglu, Goksu& Birant, Derya. 2020. Enhanced bagging (eBagging) : a novel approach for ensemble learning. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 4, pp.515-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430887
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tuysuzoglu, Goksu& Birant, Derya. Enhanced bagging (eBagging) : a novel approach for ensemble learning. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 4 (Jul. 2020), pp.515-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430887
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tuysuzoglu, Goksu& Birant, Derya. Enhanced bagging (eBagging) : a novel approach for ensemble learning. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 4, pp.515-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430887
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 526-527
رقم السجل
BIM-1430887
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)