したがって、N 個のブートストラップ サンプルを取得し、これらのサンプルで N 個のロジスティック回帰分類器をトレーニングしています。各分類子は、バイナリ クラスに属する確率を与えてから、これらの N 個の確率を平均して最終的な予測を取得します。
私の質問は、N セットの回帰係数を取得してそれらを平均化し、その平均化された係数セットをロジスティック回帰分類器で使用し、出力確率を最終予測として使用した場合、これは結果の N 個の確率の平均を取ることと同じですか?前の段落で説明したように？
したがって、N 個のブートストラップ サンプルを取得し、これらのサンプルで N 個のロジスティック回帰分類器をトレーニングしています。各分類子は、バイナリ クラスに属する確率を与えてから、これらの N 個の確率を平均して最終的な予測を取得します。
私の質問は、N セットの回帰係数を取得してそれらを平均化し、その平均化された係数セットをロジスティック回帰分類器で使用し、出力確率を最終予測として使用した場合、これは結果の N 個の確率の平均を取ることと同じですか?前の段落で説明したように？