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标签 > Bagging

Bagging

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 Bagging 算法定义如下,给定大小为n的数据集,算法采用Bootstrap抽样,得到m个新的训练数据集Di,每个数据集大小均为你,通过这m个样本集得到m个模型,然后通过求平均(回归问题)或者投票方法(分类问题)来选择最优的模型。

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Bagging简介

  bagging,boosting和随机森林是应用最为广泛的三类集成学习算法。

  Bagging 算法定义如下,给定大小为n的数据集,算法采用Bootstrap抽样,得到m个新的训练数据集Di,每个数据集大小均为你,通过这m个样本集得到m个模型,然后通过求平均(回归问题)或者投票方法(分类问题)来选择最优的模型。

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bagging技术

深入浅出地介绍集成、Bagging、随机森林、特征重要性

深入浅出地介绍集成、Bagging、随机森林、特征重要性

集成是一组协作贡献的元素。一个熟悉的例子是合奏,组合不同的乐器创建动听的和声。在集成中,最终的整体输出比任何单个部分的表现更重要。

2018-05-25 标签:集成随机森林Bagging 3.3万 0

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