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深度学习 模型融合/模型集成 model ensemble

将多个个体学习器按一定策略结合成一个学习器（集成）

影响因素

深度学习 模型融合/模型集成 model ensemble_第1张图片

数据差异

不同输入大小训练

特征差异

不同的模型，提取有差异性的特征

四种思想：

主流
bagging（代表：随机森林 RF）：多个模型的结果进行投票亦或求取均值作为最终的输出
boosting（提升。代表：梯度提升树 GB）
不太主流
stacking（堆叠）
blending (混合)

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他