【機器學習】boosting集成學習GBDT
一、什麼是集成學習： 1、集成學習的含義 集成學習：指構建多個分類器（弱分類器）對數據集進行預測，然後用某種策略將多個分類器預測的結果集成起來，作爲最終預測結果。它要求每個弱分類器具備一定的「準確性」，分類器之間具備「差異性」。 2、集成學習的種類 集成學習根據各個弱分類器之間有無依賴關係，分爲Boosting和Bagging兩大流派： （1）Boosting流派，各分類器之間有依賴關係，必須串行
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