python機器學習——boosting集成學習

boosting集成學習 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。 通俗來說，對於基模型1，我們使用訓練集 X 0 X_0 X0​, Y 0 Y_0 Y0​來訓練，得到預測結果 Y 0 ^ \hat{Y_0} Y0​^​，然後我們將 Y 0 − Y 0

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