集成算法

集成算法概述 集成學習是當下十分流行的機器學習算法，它本身並不是一個單獨的機器學習算法，而是通過在數據上構建多個模型，集成所有模型的建模結果。 多個模型集成成爲的模型叫集成評估器，組成集成評估器的模型叫做基評估器。 集成算法的目標 集成算法會考慮多個評估器的建模結果，彙總之後得到一個綜合的結果，以此來獲得更好的迴歸或分類表現。 集成算法的類別 通常來講，分爲三類： 1）裝袋法（Bagging） 2

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