机器学习算法：集成学习算法简介

原创 于 2022-07-18 17:15:52 发布 · 189 阅读 · 1 ·
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#机器学习 #算法 #集成学习

本文介绍了集成学习的概念，它是通过构建多个模型来提高预测准确性的方法。机器学习的两大核心任务是优化训练数据以解决欠拟合问题，以及提升泛化性能以应对过拟合。在集成学习中，Boosting专注于将弱分类器组合成强分类器，而Bagging则通过模型间的相互制约增强泛化能力。这两种策略都是为了达到优于单个分类器的预测效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习目标

  • 了解什么是集成学习
  • 知道机器学习中的两个核心任务
  • 了解集成学习中的boosting和bagging

1 什么是集成学习

 

集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

2 复习：机器学习的两个核心任务

  • 任务一：如何优化训练数据 —> 主要用于解决欠拟合问题
  • 任务二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解决过拟合问题

3 集成学习中boosting和Bagging

 

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的

4 小结

  • 什么是集成学习【了解】

    • 通过建立几个模型来解决单一预测问题

  • 机器学习两个核心任务【知道】

    • 1.解决欠拟合问题
      • 弱弱组合变强
      • boosting
    • 2.解决过拟合问题
      • 互相遏制变壮
      • Bagging

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