weixin_72931638的博客

集成学习：通过组合多个基础学习器（如决策树、逻辑回归等）提升模型性能，典型方法包括：Bagging（如随机森林）Boosting（如AdaBoost、XGBoost）堆叠模型（Stacking），用于垃圾邮件识别，包含4500行数据，57个特征列（A列到BED列），BFD列为标签结果（0和1）。特征说明：前48个连续特征为单词频率（如makeaddress3d等），用于识别垃圾邮件关键词。后6个连续特征为字符频率（如数字12等），用于监测QQ号、手机号等敏感字符。