金融风控-Task04 建模调参
模型对比与性能评估 集成模型集成方法 集成方法主要包括Bagging和Boosting，主要区别： 样本选择上： Bagging方法的训练集是从原始集中有放回的选取，所以从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；而Boosting方法需要每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样本在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整 样例权重上： Bagging方法使用均匀取样，所以每个样本的
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