集成学习 bagging RF提高分类准确率

时间 2021-01-06

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集成学习是将多个基分类器进行组合，提高分类的准确率，组合的策略有投票法、平均法、加权法、学习法（尚没有看懂），基分类器要做到“好而不同”，每个基分类器学习不同的特征，要有多样性。采用自助采样法。给定包含m个样本的数据集，随机的从样本中抽取一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得次采样的时候仍然有可能被选中，经过m次的采集得到含有m个样本的数据集，初始训练集中约有63%的样本出现在

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