集成學習與SMOTE

一、集成學習 （1）EasyEnsemble算法：通常效果還不錯 思想：單一的容易丟失，那麼就多來幾次，儘量將樣本都用上。 對於多數樣本，通過有放回抽樣，形成一份子集。然後與少數樣本合併訓練一個模型（C1）。重複N次操作，得到N個模型（CN），最終對N個模型的結果取平均。 注意：C1到CN可以並行。 （2）BalanceCascade算法：效果也行 對於多數樣本，有效的選擇一些樣本，形成一份子集。

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