筆記︱集成學習Ensemble Learning與樹模型、Bagging 和 Boosting、模型融合
基本內容與分類見上述思惟導圖。html 文章目錄 1、模型融合方法 . 概述 一、Voting 二、Averaging 三、Bagging 四、Boosting 五、 Stacking （1）nfolds 次交叉驗證 （2）再用 clf 對 test 集進行預測，來獲得第二層的測試數據 blend_test： (3) 接着用 blend_train, Y_dev 去訓練第二層的學習器 Logist
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