集成学习概述

时间 2021-01-17

标签集成学习机器学习繁體版

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数据挖掘比赛中提高成绩主要有以下几个方法特征工程；调参；模型融合。模型融合概述分类问题：Voting; 回归问题：Average; Bagging： Bagging的常见例子有RF，可并行处理。采用有效有放回的方式进行抽样，用抽样样本建立子模型，最终预测结果可以用Voting和Average方法集成。 Boosting Boosting可以参考李航的统计学习方法。每次迭代给分类错误样例增

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