摘要: bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。Bagging要求“不稳定”(不稳定是指数据集的小的变动能够使得分类结果的显著的变动)的分类方法。比如:决策树,神经网络算法。 阅读全文
posted @ 2019-05-17 21:40 2048的渣渣 阅读(709) 评论(0) 推荐(0) 编辑