20、机器学习中的集成学习与情感分析

集成学习与情感分析实战

最新推荐文章于 2025-11-30 00:05:08 发布

algae

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分类专栏： Python机器学习实战精讲文章标签：集成学习梯度提升情感分析

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机器学习中的集成学习与情感分析

1. 集成学习概述

集成学习是一种强大的机器学习技术，它通过组合不同的分类模型来消除它们各自的弱点，从而得到稳定且性能良好的模型。这种方法在工业应用和机器学习竞赛中都极具吸引力。

2. 梯度提升

梯度提升是提升算法的另一种流行变体。它与 AdaBoost 共享一个主要概念，即把弱学习器（如决策树桩）提升为强学习器。不过，自适应提升（AdaBoost）和梯度提升在权重更新方式和（弱）分类器组合方式上存在主要差异。

如果你熟悉基于梯度的优化并且对梯度提升感兴趣，推荐阅读 Jerome Friedman 的作品（Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Jerome Friedman. Annals of Statistics 2001, pp.1189 - 1232）以及关于 XGBoost 的最新论文（XGBoost: A scalable tree boosting system. Tianqi Chen and Carlos Guestrin. Proceeding of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM 2016, pp. 785 - 794）。

值得注意的是，除了 scikit - learn 中的 GradientBoostingClassifier 实现外，scikit - learn 在 0.21 版本中还引入了一个速度更快的梯度提升版本 HistGradientBoosti