[Day 17] 集成式學習 | 食品業者
![[Day 17] 集成式學習](https://i.imgur.com/gmoXaCq.jpg)
Ensemblelearning又稱集成學習,指的是以一個系統化的方式將好幾個監督式學習的模型結合在一起,目的是希望結合眾多的模型產生一個更強大的模型。在許多科學競賽中 ...
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今日學習目標 了解集成式學習 三種不同的集成式學習 Bagging、Boosting、Stacking 集成學習
Ensemble learning 又稱集成學習,指的是以一個系統化的方式將好幾個監督式學習的模型結合在一起,目的是希望結合眾多的模型產生一個更強大的模型。在許多科學競賽中Ensemble learning在實務上是非常有效的提升預測準確率。依照Ensemble的處理方式的不同,我們可以將它分為三類。第一類為Bagging,第二類為Boosting,第三類為Stacking。
Bagging: Boosting: AdaBoost Gradient Boosting XGBoost Stacking
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[Day 17] 集成式學習 | 食品業者
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