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RSS订阅转载 同样的数据，更强的效果：如何让模型学会‘互补思维’？
增强学习器多样性是提升集成学习性能的重要手段。通过数据样本扰动输入属性扰动输出表示扰动和算法参数扰动等方法，可以有效地增加学习器之间的差异，从而提高集成模型的性能。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的方法或组合多种方法来进一步优化模型性能。组合使用多种方法（如同时使用数据扰动和参数扰动）控制扰动强度：过强的扰动会降低基学习器性能优先选择计算高效的方法：如参数扰动通常比数据扰动更快监控多样性指标：使用双样本误差或相关系数评估模型差异度原创作者: wang_yb。
2025-07-20 03:20:14
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2024-07-14 03:15:52
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