模型集成

集成模型可以提高算法的準確性和魯棒性 bootstrapping bootstrap方法是指的隨機抽樣和替換，即重採樣，是的模型可以理解重採樣中存在的偏差方差和特徵 bagging bagging生成一個預測器的多個版本，並使用這些版本獲得一個聚合預測器。 當進行分類時，多個模型進行投票。當進行迴歸分析時，多個模型進行平均。各個模型的權重相同 bagging的重點是獲得一個方差較低的集成模型 bo

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