關於集成學習的學習筆記

1、常見的集成學習框架 bagging，boosting、stacking （1）bagging 從訓練集進行子抽樣組成每個基模型所需要的子訓練集，對所有基模型預測的結果進行綜合產生最終的預測結果。 （2）boosting 訓練過程爲階梯狀，基模型按次序一一進行訓練（實現上可以做到並行），基模型的訓練集按照某種策略每次都進行一定的轉化。對所有基模型預測的結果進行線性綜合產生最終的預測結果。 （3）

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