集成学习 (投票分类器 & bagging/pasting & RandomForest & Boosting)
集成学习本文主要介绍voting(投票学习器)bagging/pasting3.随机森林boosting1.集成学习概述1.1概述集成学习通过结合多个单一学习器,并聚合其预测结果的学习任务,也可以称作多分类系统等,下面是集成学习的概要图:单一的学习器可以被称为个体学习器,聚合的过程对应结合模块根据学习器是否一致可以分为同质和异质同质集成中的个体学习器被称为"基学习器"为了理解集成学习,我们先举一个