数据挖掘算法和实践（七）：集成学习

集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，如下图，集成学习通过将多个学习器结合，获得比单一学习器显著优越的泛化性能。集成学习分为同质集成和异质集成，如果个体学习器全是一种算法称为同质集成，如果由不同算法生成，称为异质集成。基学习器是对于同质集成说的。 要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”。如下图，图1中每个分类器只有66.6%的精度，集成之后精度为100%，图2中集成之后性能没有提高

>>阅读原文<<