集成方法 Ensemble
一、bagging 用于基础模型复杂、容易过拟合的情况，用来减小 variance（比如决策树）。基础模型之间没有太多联系（相对于boosting来说），训练可以并行。但用 bagging 并不能有 ...
原文：集成方法（1）投票法
假设你已经训练了一些分类器，每一个都达到了 的准确率。这些分类器分别是一个逻辑回归分类器，一个支持向量机分类器，一个随机森林分类器，一个k近邻分类器，也许还有其他。 有一种非常简单的方法来创建更好的分类器，这个方法就是聚合每个分类器的预测，并将获得最多投票的类作为自己的预测。这种多数投票分类器被称为硬投票分类器 这种投票分类器往往比单个的最佳分类器获得更高的准确率。事实上，即使每个分类器都是一个弱 ...
2020-10-09 16:58 0 720 推荐指数：
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集成学习的不二法门bagging、boosting和三大法宝<结合策略>平均法，投票法和学习法（stacking）
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