第七章 集成学习

前一章我们主要学习了怎样调参以及对模型进行评估。这一章,我们就要实际运用这些技巧,继而探索构建集成分类器的不同方法,集成分类器得到的结果通常比单个分类器要好。

这一章你将要学习:

  • 基于投票的预测
  • 通过可重复采用构建训练集,降低过拟合
  • 以弱学习器为基础,从错误中学习来构建强学习器

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