集成算法

集成算法概述 集成学习是当下十分流行的机器学习算法，它本身并不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。 多个模型集成成为的模型叫集成评估器，组成集成评估器的模型叫做基评估器。 集成算法的目标 集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获得更好的回归或分类表现。 集成算法的类别 通常来讲，分为三类： 1）装袋法（Bagging） 2

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