集成算法

 

Bagging

典型的代表：随机森林。

从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：

 

 

Boosting

典型代表：AdaBoost， Xgboost。

训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果：

 

Stacking

将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测：

 

 

 

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作者：ukakasu 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/82781047 

 

 

Boosting
典型代表：AdaBoost， Xgboost。
训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果：


Stacking
将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测：


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