集成學習詳解

Ensemble Learning: Bagging, Boosting, Stacking 集成學習的條件： 通過集成學習提高分類器的整體泛化能力，基分類器之間必須要有差異。如果使用的是同一個分類器集成，那麼該集成分類器的性能不會有提升 每個基分類器的分類精度必須大於0.5。如圖所示，如果基分類器精度小於0.5時，隨着集成規模增加，分類集成分類器的分類精度會下降；如果基分類器的精度大於0.5時，

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