【机器学习】集成学习与梯度提升决策树
目录
一、引言
二、自举聚合与随机森林
三、集成学习器
四、提升算法
五、Python代码实现集成学习与梯度提升决策树的实验
六、总结
一、引言
在机器学习的广阔领域中，集成学习（Ensemble Learning）犹如一座闪耀的明星，它通过组合多个基本学习器的力量，创造出远超单个模型的预测能力。梯度提升决策树融合了决策树的可解释性与梯度优化的高效性，成为了现代机器学习领域最受欢迎的算法之一。本文将详细介绍自举聚合与随机森林、集成学习器、提升算法以及Python代码实现集成学习与梯度提升决策树的实验。
二、自举聚合与随机森林
1. 自举聚合(Bagging)原理
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