决策树算法——Random Forest、Adaboost、GBDT 算法

集成学习 常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting 和 Stacking。 Bagging Bagging 全称叫 Bootstrap aggregating，每个基学习器都会对训练集进行有放回抽样得到子训练集，比较著名的采样法为 0.632 自助法。每个基学习器基于不同子训练集进行训练，并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果。Bagging 常用的综合方法是投票法，票数最

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