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boosting&Adaboost
時間 2021-01-12
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Boosting是一項從多個弱分類器中構建強分類器的集成預測技術。它從訓練數據中構建模型,然後通過修正前一個模型的錯誤創造出第二個模型。以此類推,模型不斷疊加,直至能夠完美預測訓練數據集,或達到可添加的模型的數量上限。 在針對二元分類所開發的boosting算法中,AdaBoost是第一個成功的。(AdaBoost算法與決策樹一起工作) 注意,這裏Adaboost只能用於二分類,如果想應用與多分類
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