TASK1__隨機森林算法梳理

集成學習 集成學習是一種通過構建並結合多個學習器來完成學習任務的方法。要獲得好的集成，個體學習器應「好而不同」。其中個體學習器的性能應該至少不差於弱學習器，同時不同的學習器之間應該具有差異。 弱學習器常指泛化性能略優於隨機猜測的學習器。例如在二分類問題上精確度略高於百分之五十的分類器。 個體學習器 由一個現有的學習算法從訓練數據中產生的學習器。 Boosting Boosting是一族可將弱學習器

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