Assemble Method

1、集成方法是從訓練集構建分類器。通過投票預測。 注意事項： 1、Bagging、Boosting訓練數據上做手腳。 2、Random  Forest 在輸入特徵上做手腳。 3、在屬性中選擇TOPN後，分別建決策樹。 Bagging的特性： 1、是從訓練數據做手腳，取回抽樣。 2、是一個深度爲2的決策樹。實質是建立了一個10個決策樹。深度爲2. 3、它是每個元素都有抽回的概率，概率是均等的。所以它

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