setzt viele kleine Einzelmodelle ein, um eine möglichst gute Gesamtvorhersage zu erzielen. In jedem Lernschritt wird dabei ein neues Einzelmodell hinzugefügt, das den noch verbleibenden Fehler der bisherigen Modelle korrigieren soll. So kann eine immer bessere Annäherung an die Zielwerte erreicht werden. Als Einzelmodelle kommen typischerweise Entscheidungsbäume zum Einsatz.
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