Datawhale 零基礎⼊入⻔門CV-Task5 模型集成

何爲集成方法？   集成學習是一種機器學習範式。在集成學習中，我們會訓練多個模型（通常稱爲「弱學習器」）解決相同的問題，並將它們結合起來以獲得更好的結果。最重要的假設是：當弱模型被正確組合時，我們可以得到更精確和/或更魯棒的模型。   在集成學習理論中，我們將弱學習器（或基礎模型）稱爲「模型」，這些模型可用作設計更復雜模型的構件。在大多數情況下，這些基本模型本身的性能並不是非常好，這要麼是因爲它們

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