 Limbola likanisi ya zamba ya kozanga kokana.
Zamba ya pamba pamba ezali lolenge ya algorithme ya apprentissage automatique oyo esalemi na likanisi ya apprentissage ensemble, oyo ezali kolobela ndenge ya kobimisa ba classifieurs to ba nzete ya décision ebele pe sima kosangisa ba sorties na yango pona kobongisa bosikisiki pe bokasi ya prédiction. Zamba ya mbalakaka ezali na banzete mingi ya mikano —nzete moko na moko ezali komonisa bituluku bikeseni ya mibeko mpo na kosala esakola, mpe esakoli ya kelasi oyo elingi kozwama esalemi na nzela ya voti ya bato mingi na kati ya banzete nyonso oyo ezali na zamba. Approche oyo ekitisaka surfitting, oyo ezali tango modèle moko esalemi trop proche na ba données ya formation, oyo esali que performance ya mabe ezala na ba données ya sika, oyo emonanaka te. Banzete ya mikano na zamba ya kozanga kokana epesameli mateya na kosalelaka nzela oyo babengaka bootstrapping. Yango elingi koloba que algorithme esala ba sous-échantillons ya ba données ya formation en sélectionnelle au hasard ba points de données na remplacement. Nzete moko na moko ekolisami na kosalelaka ensemble ya ba données ya bootstrap ekeseni, yango wana nzete moko na moko ekeseni mwa moke na misusu. En plus, na tango ya botongi nzete, kaka sous-ensemble aléatoire ya ba éléments nde etalelami pona kokabola node moko, kokotisa randomité mosusu na modèle. Bozangisi oyo esalisaka mpo na kobakisa bokeseni ya banzete mpe, na nsuka, esalaka ete modèle ezala na nguya mingi. Bazamba ya kozanga kokana esalelamaka mingi na misala ndenge na ndenge lokola bozongisi sima, botangi, pe boponi ya makambo, pe ekomi esaleli oyo bato mingi balingaka pe ya makasi na esika ya boyekoli ya masini.