集成学习(ensemble method)--基于树模型

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笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting

本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法随机森林:决策树+bagging=随机森林梯度提升树:决策树Boosting=GBDT . 1.随机森林博客: R语言︱决策树族--随机森林算法随机森林的原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策树的基学习器,然后对基学习器的结果求平均值,最终得到预测值. 随机抽样的方法常用的有放回抽样的booststrap,也有不放回的抽样.RF的基学习器…

【机器学习实战】第7章集成方法 ensemble method

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于…

【Supervised Learning】集成学习Ensemble Learning & Boosting 算法（python实现）

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestRegressor回归模型

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吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

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