數據挖掘算法和實踐（七）：集成學習

集成學習是通過構建並結合多個學習器來完成學習任務，如下圖，集成學習通過將多個學習器結合，獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。集成學習分爲同質集成和異質集成，如果個體學習器全是一種算法稱爲同質集成，如果由不同算法生成，稱爲異質集成。基學習器是對於同質集成說的。 要獲得好的集成，個體學習器應該「好而不同」。如下圖，圖1中每個分類器只有66.6%的精度，集成之後精度爲100%，圖2中集成之後性能沒有提高

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