集成學習1_bagging

集成學習介紹 如何預測結果：投票（取衆數），平均法，加權平均。目的：提高分類準確率反饋—錯誤的東西 高級集成技術 bagging非常重要。 bagging思想很重要 最終的結果：取他們之間的 投票（衆數） T一般情況默認取10；x是測試數據，c1是訓練完以後的模型，不是學習模型 爲什麼要求「不穩定」的分類？—如果穩定，分類都差不多。 bagging幹什麼事？–將10個模型全部列出來。 baggin

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