集成學習方法簡介：bagging、boosting、stacking

推薦博文：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80431496 一、集成學習 集成學習是將若干個學習器(分類器、迴歸器)組合之後產生一個新的學習器。 一般來說，集成學習可以分爲三類： bagging：減少方差，即防止過擬合 boosting：減少偏差，即提高訓練樣本正確率 stacking：提升預測結果，即提高驗證精度 弱分類器(weak le

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