機器學習 | 食品業者
![機器學習](https://i.imgur.com/gmoXaCq.jpg)
2019年5月22日—集成學習(ensemblelearning)方法通過建立幾個模型組合來解決單一預測問題,其工作原理是在數據集上構建多個分類器/模型,各自獨立學習和做出預測, ...
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通過建立幾個模型組合來解決單一預測問題,其工作原理是在數據集上構建多個分類器/模型,各自獨立學習和做出預測,這些預測最後結合成單預測,因此優於任何一個單分類器做出的預測
不是一個單獨的機器學習的算法阿 現在各種演算法競賽中,隨機森林、梯度提升樹(GBDT)、Xgboost隨處可見 sklearn中的集成學習方法位於sklearn.ensemble中 多個演算法模型集成成為的模型叫做集成評估器(ensemble estimator) 組成集成評估器的每個演算法模型都叫做基評估器(base estimator) 通常分為三類: 裝袋法(Bagging) 構建多個相互獨立的評估器(彼此建立的過程互不干擾) 對其預測進行平均或多數表決原則來決定結果 隨機森林單獨一個基評估器判斷準確率至少要超過50%,才可以確保集成評估器的表現會比基評估器好;否則集成評估器的效果會劣於基評估器。在使用隨機森林之前,一定要檢查,用來組成隨機森林的分類樹是否都至少有50%的預測正確率
提升法(Boosting) 基評估器是相關的(是按順序構建的) ...
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[Day 17] 集成式學習 | 食品業者
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博客來 | 食品業者
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集成學習 | 食品業者
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機器學習 | 食品業者
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