广州设计公司网站,磁县邯郸网站建设,文创产品设计创意,wordpress大菜单是将若干个学习器(分类器回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate 。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。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。 常见的…是将若干个学习器(分类器回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate 。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。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。 常见的集成学习思想有Bagging、Boosting、Stacking 为什么需要集成学习 弱分类器间存在一定的差异性这会导致分类的边界不同也就是说可能存在错误。那么将多个弱分类器合并后就可以得到更加合理的边界减少整体的错误率实现更好的效果 对于数据集过大或者过小可以分别进行划分和有放回的操作产生不同的数据子集然后使用数据子集训练不同的分类器最终再合并成为一个大的分类器 如果数据的划分边界过于复杂使用线性模型很 ———————————————— 版权声明本文为CSDN博主「奔跑的大西吉」的原创文章遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接https://blog.csdn.net/fenglepeng/article/details/104829362