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技术分享丨集成学习之Bagging思想

我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见,而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果,这被称为群体的智慧。集成学习(Ensemble Learning)类似于这种思想,集成学习结合了来自多个模型的预测,旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好,从而提升预测性能(模型的准确率),预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点。 集成学习(Ensemble Learning)是将若干个弱分类器(也可以是回归器)组合从而产生一个新的分类器。(弱分类器是指分类准确率略好于随机猜想的分类器,即error rate < 0.5)。 集成机器学习涉及结合来自多个熟练模型的预测,该算法的成功在于保证弱分类器的多样性。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。集成学习是一种思想。当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时,集成学习方法很受欢迎,通常是首选技术。 为什么要使用集成学习 (1) 性能更好:与任何单个模型的贡献相比,集成可以做出更好的预测并获得更好的性能; (2) 鲁棒性更强:集成减少了预测和模型性能的传播或分散,平滑了模型的预期性能...

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