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集成学习是一种机器学习技术,涉及组合多个模型以提高系统的整体性能和预测能力。集成学习背后的基本思想是,通过聚合多个模型的预测,所得模型通常可以优于所涉及的任何单个模型。有几种不同的方法
集成学习是一种机器学习技术,旨在通过组合多个模型来提高模型的性能。它利用了这样的想法:组合多个弱学习器可以创建一个比任何单个模型表现更好的强学习器。这种方法广泛应用于各种机器学习任务中,以提高预测准确性,