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自助法最新娱乐体验_自助法bootstrap(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

自助法

集成学习：让算法更强大的三大框架集成学习是一种将多个学习器组合在一起以获得更好预测性能的方法。常见的集成学习框架有三种：Bagging、Boosting 和 Stacking。它们在基学习器的产生和综合结果的方式上有所不同。下面我们来详细介绍一下这三种方法。 𐟎’ Bagging（自助聚合） Bagging，全名是Bootstrap aggregating，利用了Bootstrap抽样方法。每个基学习器都会对训练集进行有放回的抽样，得到一个子训练集。最流行的采样方法是0.632自助法。每个基学习器基于不同的子训练集进行训练，最后将所有基学习器的预测值综合起来得到最终的预测结果。Bagging常用的综合方法是投票法，即选择得票最多的类别作为最终的预测类别。𐟗𓯸 𐟚€ Boosting（提升） Boosting的训练过程是阶梯状的，基模型的训练是有顺序的。每个基模型都会在前一个基模型学习的基础上进行学习，最终将所有基模型的预测值综合起来产生最终的预测结果。通常使用的综合方式是加权法，每个模型的预测结果都有不同的权重。𐟏‹️‍♂️ 𐟓š Stacking（堆叠） Stacking的方法与Bagging和Boosting有所不同。首先，它会使用全部的训练数据来训练基模型。然后，每个基模型都会对每个训练样本进行预测，这些预测值将作为训练样本的新特征。接着，使用这些新特征来训练一个最终的模型，最终得到预测结果。为什么集成学习比单个学习器更好呢？有以下三个可能的原因： 1️⃣ 难以选择最佳学习器：由于难以确定哪个单个学习器最好，因此集成它们一起使用是一种明智的选择。 2️⃣ 算法局限性：即使找到了最佳学习器，由于算法的限制，可能无法找到全局最优解，只能找到次优解。集成学习可以通过组合多个学习器来弥补这种不足。 3️⃣ 接近最优解：有时候算法无法得到最优解，但集成学习可以得到接近最优解的结果。例如，最优解可能是一条对角线，而单个决策树只能得到坐标轴平行的结果，但集成学习可以逼近这条对角线。𐟓ˆ

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