集成学习简述

集成学习是什么 三种常见的集成学习框架:bagging/boosting和stacking bagging 从训练集中进行子集抽样组成每一个基础模型所需要的子训练集,对所有基础模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果 boosting 训练过程是阶梯型,基础模型按次序一一进行训练(实际上是可以并行的),基础模型的训练结果按照某种策略每次都进行一定的转化.对所有基础模型预测的结果进行线性综合产生最终

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