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集成的机器学习方法有哪些(集成学习的机器学习方法)

叶桂蓓

精选回答

集成学习是一种机器学习方法，通过结合多个基本学习器的预测结果来提高整体模型的性能。常见的集成学习方法包括：

集成的机器学习方法有哪些(集成学习的机器学习方法)

Bagging（Bootstrap Aggregating）：通过对训练数据进行有放回的随机抽样，训练多个基本学习器，然后将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终预测结果。随机森林就是一种基于Bagging的集成学习方法。
Boosting：通过串行训练多个基本学习器，每个学习器都尝试修正前一个学习器的错误，从而逐步提升整体模型的性能。常见的Boosting算法包括AdaBoost、Gradient Boosting和XGBoost等。
Stacking：将多个不同类型的基本学习器的预测结果作为输入，再训练一个元学习器来组合这些预测结果，从而得到最终的预测结果。
Voting：将多个不同的基本学习器的预测结果进行投票，选择得票最多的类别作为最终的预测结果。Voting方法可以是硬投票（直接选择类别）或软投票（根据概率加权选择类别）。

这些集成学习方法可以提高模型的泛化能力和稳定性，通常在实际应用中能够取得比单个基本学习器更好的性能表现。

洪老师与系统集成 2024-02-22 16:47:31

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