弱分类器 & 强分类器(弱学习器 & 强学习器)

        一个分类器的分类准确率在60%-80%，即：比随机预测略好，但准确率却不太高，我们可以称之为“弱分类器”，比如CART（classification and regression tree分类与回归树）。

       反之，如果分类精度90%以上，则是强分类器。

 

 

西瓜书上说：

      弱学习器常指泛化性能略优于随即猜测的学习器（例如在二分类问题上精度略高于50%的分类器）