Некоторые методы для генерации случайных подмножеств в информационных системах:

• Бэггинг (бутсрап). 1 Базовый алгоритм многократно обучают на случайных подвыборках с повторениями из обучающей выборки. 1
• Метод случайных подпространств (RSM). 1 Базовые алгоритмы обучают на различных подмножествах признакового описания, которые выделяют случайным образом. 1 Этот метод предпочтителен в задачах с большим числом признаков и относительно небольшим числом объектов, а также при наличии избыточных неинформативных признаков. 1
• Стекинг. 1 Предлагается выбрать набор пар произвольных подмножеств из обучающей выборки, затем для каждой пары обучить базовые алгоритмы на первом подмножестве и предсказать ими целевую переменную для второго подмножества. 1
• Генераторы с использованием энтропии. 4 Это устройства, основанные на физических свойствах, например, ёмкости конденсатора, шуме радиоволн, длительности нажатия на кнопку и так далее. 4
• Хеш-функции. 4 По определённому алгоритму преобразуют массив входных данных произвольной длины в строку заданной длины. 4
• Комбинированные подходы. 4 Могут включать сочетание хеш-функции и генератора случайных чисел или иерархические генераторы. 4