【机器学习】boosting集成学习GBDT
一、什么是集成学习： 1、集成学习的含义 集成学习：指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测结果。它要求每个弱分类器具备一定的“准确性”，分类器之间具备“差异性”。 2、集成学习的种类 集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系，分为Boosting和Bagging两大流派： （1）Boosting流派，各分类器之间有依赖关系，必须串行
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