机器学习Day9:集成学习

概念

集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务

模型

集成学习的结果通过投票法(少数服从多数)产生,所以学习器要有多样性,精度高不一定是好事

1.Bagging模型并行 训练多个学习器

典型代表:随机森林

随机:数据采样随机,特征选择随机

森林:多个决策树并行放在一起

优点:能够学习高维数据,不用做特征选择;可以进行可视化 展示,便于分析;训练完成后,能给出哪些特征 更重要

理论上,树的数量越多训练效果越好,但当树的数量达到一个值时,增加树的数量作用不大

2.Boosting模型 :先训练出一个基学习器,在此基础上进行调整提升训练效果,以此类推,直至学习器的数量达到预设的值,最终将这些学习器进行加权结合

典型代表:AdaBoost 、xgBoost

AdaBoost会根据前一次的分类效果调整数据权重

3.Stacking堆叠模型 :第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段的结果训练

适合竞赛使用

相关推荐
YSGZJJ31 分钟前
股指期货的套保策略如何精准选择和规避风险?
人工智能·区块链
无脑敲代码,bug漫天飞33 分钟前
COR 损失函数
人工智能·机器学习
HPC_fac130520678162 小时前
以科学计算为切入点:剖析英伟达服务器过热难题
服务器·人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·gpu算力
小陈phd4 小时前
OpenCV从入门到精通实战(九)——基于dlib的疲劳监测 ear计算
人工智能·opencv·计算机视觉
Guofu_Liao5 小时前
大语言模型---LoRA简介;LoRA的优势;LoRA训练步骤;总结
人工智能·语言模型·自然语言处理·矩阵·llama
ZHOU_WUYI9 小时前
3.langchain中的prompt模板 (few shot examples in chat models)
人工智能·langchain·prompt
如若1239 小时前
主要用于图像的颜色提取、替换以及区域修改
人工智能·opencv·计算机视觉
老艾的AI世界9 小时前
AI翻唱神器,一键用你喜欢的歌手翻唱他人的曲目(附下载链接)
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·ai翻唱·ai唱歌·ai歌曲
DK221519 小时前
机器学习系列----关联分析
人工智能·机器学习
Robot25110 小时前
Figure 02迎重大升级!!人形机器人独角兽[Figure AI]商业化加速
人工智能·机器人·微信公众平台