集成学习概述（Bagging，RF，GBDT，Adaboost）
博主在之前的博客当中介绍过利用决策树处理回归和分类的问题（基于CART的回归和分类任务），决策树解释性好但是模型方差较大，且容易过拟合。在本篇博客中，博主打算对常用的集成学习进行介绍，主要注重模型的思想和解决的问题。 1 集成学习概述 1.1 主流算法 集成学习(Ensemble Learning) 在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是
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