笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合
基本内容与分类见上述思惟导图。html 文章目录 1、模型融合方法 . 概述 一、Voting 二、Averaging 三、Bagging 四、Boosting 五、 Stacking （1）nfolds 次交叉验证 （2）再用 clf 对 test 集进行预测，来获得第二层的测试数据 blend_test： (3) 接着用 blend_train, Y_dev 去训练第二层的学习器 Logist
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