集成算法的基本思想：训练时用多种分类器一起完成同一份任务。
测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。
集成算法一般有三种，分别是Bagging模型、Boosting模型和Stacking模型。
Bagging模型：并行的训练一堆分类器（类似电路并联），典型代表是随机森林算法。
随机森林的多样性，即构建的树模型之间存在一定差异。
Boosting模型：提升算法（类似电路串联）
Stacking模型：堆联
集成算法概述
news2024/11/25 7:41:55
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