Bagging
典型的代表：隨機森林。
從訓練集從進行子抽樣組成每個基模型所需要的子訓練集，對所有基模型預測的結果進行綜合產生最終的預測結果：
Boosting
典型代表：AdaBoost， Xgboost。
訓練過程為階梯狀，基模型按次序一一進行訓練（實現上可以做到並行），基模型的訓練集按照某種策略每次都進行一定的轉化。如果某一個數據在這次分錯了，那么在下一次我就會給它更大的權重。對所有基模型預測的結果進行線性綜合產生最終的預測結果：
Stacking
將訓練好的所有基模型對訓練基進行預測，第j個基模型對第i個訓練樣本的預測值將作為新的訓練集中第i個樣本的第j個特征值，最后基於新的訓練集進行訓練。同理，預測的過程也要先經過所有基模型的預測形成新的測試集，最后再對測試集進行預測：
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作者：ukakasu
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/82781047
Boosting
典型代表：AdaBoost， Xgboost。
訓練過程為階梯狀，基模型按次序一一進行訓練（實現上可以做到並行），基模型的訓練集按照某種策略每次都進行一定的轉化。如果某一個數據在這次分錯了，那么在下一次我就會給它更大的權重。對所有基模型預測的結果進行線性綜合產生最終的預測結果：
Stacking
將訓練好的所有基模型對訓練基進行預測，第j個基模型對第i個訓練樣本的預測值將作為新的訓練集中第i個樣本的第j個特征值，最后基於新的訓練集進行訓練。同理，預測的過程也要先經過所有基模型的預測形成新的測試集，最后再對測試集進行預測：
--------------------- 作者：ukakasu 來源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/82781047 版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！