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機器學習集成模型
時間 2020-12-29
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1、集成學習概述 1.1 集成學習概述 集成學習在機器學習算法中具有較高的準去率,不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜,效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種:基於Boosting的和基於Bagging,前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、後者的代表算法主要是隨機森林。 1.2 集成學習的主要思想 集成學習的主要思想是利用一定的手段學習出多個分類器,而且這多個分類
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