集成学习与SMOTE

一、集成学习 （1）EasyEnsemble算法：通常效果还不错 思想：单一的容易丢失，那么就多来几次，尽量将样本都用上。 对于多数样本，通过有放回抽样，形成一份子集。然后与少数样本合并训练一个模型（C1）。重复N次操作，得到N个模型（CN），最终对N个模型的结果取平均。 注意：C1到CN可以并行。 （2）BalanceCascade算法：效果也行 对于多数样本，有效的选择一些样本，形成一份子集。

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