集成學習概述（Bagging，RF，GBDT，Adaboost）
博主在之前的博客當中介紹過利用決策樹處理迴歸和分類的問題（基於CART的迴歸和分類任務），決策樹解釋性好但是模型方差較大，且容易過擬合。在本篇博客中，博主打算對常用的集成學習進行介紹，主要注重模型的思想和解決的問題。 1 集成學習概述 1.1 主流算法 集成學習(Ensemble Learning) 在機器學習算法中具有較高的準去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜，效率不是
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