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2017-06-14 20:57
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常见的 Ensemble 方法有这么几种:
Bagging:使用训练数据的不同随机子集来训练每个 Base Model,最后进行每个 Base Model 权重相同的 Vote。也即 Random Forest 的原理。
Boosting:迭代地训练 Base Model,每次根据上一个迭代中预测错误的情况修改训练样本的权重。也即 Gradient Boosting 的原理。比 Bagging 效果好,但更容易 Overfit。
Blending:用不相交的数据训练不同的 Base Model,将它们的输出取(加权)平均。实现简单,但对训练数据利用少了。
Stacking:接下来会详细介绍。
http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5826089.html
Bagging:使用训练数据的不同随机子集来训练每个 Base Model,最后进行每个 Base Model 权重相同的 Vote。也即 Random Forest 的原理。
Boosting:迭代地训练 Base Model,每次根据上一个迭代中预测错误的情况修改训练样本的权重。也即 Gradient Boosting 的原理。比 Bagging 效果好,但更容易 Overfit。
Blending:用不相交的数据训练不同的 Base Model,将它们的输出取(加权)平均。实现简单,但对训练数据利用少了。
Stacking:接下来会详细介绍。
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