集成方法 Ensemble
一、bagging 用於基礎模型復雜、容易過擬合的情況，用來減小 variance（比如決策樹）。基礎模型之間沒有太多聯系（相對於boosting來說），訓練可以並行。但用 bagging 並不能有 ...
原文：集成方法（1）投票法
假設你已經訓練了一些分類器，每一個都達到了 的准確率。這些分類器分別是一個邏輯回歸分類器，一個支持向量機分類器，一個隨機森林分類器，一個k近鄰分類器，也許還有其他。 有一種非常簡單的方法來創建更好的分類器，這個方法就是聚合每個分類器的預測，並將獲得最多投票的類作為自己的預測。這種多數投票分類器被稱為硬投票分類器 這種投票分類器往往比單個的最佳分類器獲得更高的准確率。事實上，即使每個分類器都是一個弱 ...
2020-10-09 16:58 0 720 推薦指數：
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