2018年7月6日
弱分类器的进化--Bagging、Boosting、Stacking
摘要： 一般来说集成学习可以分为三大类： 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 一、Bagging（1996） 1、随机森林（1996） RF = bagging + random-combination C&RT （1）RF介绍 RF通过Bagg 阅读全文
posted @ 2018-07-06 20:11 nxf_rabbit75 阅读(1165) 评论(0) 推荐(1)