集成學習法之bagging方法和boosting方法

一、集成學習法（Ensemble Learning） 首先，讓我們先來了解一下，什麼是集成學習法。 ①  將多個分類方法聚集在一起，以提高分類的準確率。 （這些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。） ②  集成學習法由訓練數據構建一組基分類器，然後通過對每個基分類器的預測進行投票來進行分類 ③  嚴格來說，集成學習並不算是一種分類器，而是一種分類器結合的方法。 ④  通常一個集成分類器的分類

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