集成学习通过结合多个学习器提升整体性能。包括Bagging（如随机森林）、Boosting（如Adaboost, Xgboost）和Stacking。随机森林以数据采样和特征选择的随机性构建多样化树，具有高维度数据处理能力和可视化分析优势。Boosting通过迭代调整权重，将弱分类器转化为强分类器。Stacking则结合多种模型，利用交叉验证提高预测准确率。在实战中，集成学习用于数据预处理、特征工程和模型融合，例如在Titanic数据集上的应用，展示了其提高模型性能的效果。"
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集成学习
1.目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起。
2.集成学习分类
Bagging：训练多个分类器取平均 f ( x ) = 1 M ∑ m = 1 M f m ( x ) f\left( x \right)=\frac{1}{M}\sum\limits_{m=1}^{M}{
{
{f}_{m}}\left( x \right)} f(x)=M1m=1∑Mfm(x)。
Boosting：从弱学习器开始加强，通过加权来进行训练。 F m ( x ) = F m − 1 ( x ) + arg min h ∑ i = 1 n L ( y i , F m − 1 ( x i ) + h ( x i ) ) {
{F}_{m}}\left( x \right)={
{F}_{m-1}}\left( x \right)+\arg {
{\min }_{h}}\sum\limits_{i=1}^{n}{L\left( {
{y}_{i}},{
{F}_{m-1}}\left( {
{x}_{i}} \right)+h\left( {
{x}_{i}} \right) \right)} Fm(x)=
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