2022年10月7日
机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
摘要： 机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。但是有些模型的准确性通常很低产生的结果也不太准确，克服这个问题的最简单的解决方案之一是在机器学习模型上使用集成学习 阅读全文
posted @ 2022-10-07 13:45 deephub 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑