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集成学习【三】：Bagging结合神经网络及代码实现

集成学习：Bagging

  • 一、Bagging背景
  • 二、算法简介
  • 三、Bagging算法设计思路及Keras实现
    • 4.1 新数据集的产生
    • 4.2 训练多个分类器并保存
    • 4.3 结合策略输出最终值
    • 4.4 完整代码示例

本篇继续介绍第二种集成方法Bagging，首先给出训练效果，使用的CNN，和上一篇一致。
集成学习【三】：Bagging结合神经网络及代码实现_第1张图片

一、Bagging背景

Bootstrap Aggregated是并行式集成学习方法最著名的代表，简称Bagging。

二、算法简介

Bagging算法思想很简单，就是对原训练集采取自助采样（bootstrap sampling）的方式，得到若干个新训练集。一个新训练集对应训练一个学习器（分类器），因为训练集的样本分布不同，训练得到的学习器就更具多样化。最后采用结合策略（比如投票法）将各个分类器的预测值进行整合

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