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《python机器学习》第7章 集成学习组合不同的模型

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在上一章中,我们专注于不同分类模型的调优和评估等任务的实战操作。在本章中,我们将在这些技术的基础上探索一种新的方法,构建一组分类器的集合,使得整体分类效果优于其中任意一个单独的分类器。我们将学到:

·基于多数投票的预测

·通过对训练数据集的重复抽样和随机组合降低模型的过拟合

·通过弱学习机在误分类数据上的学习构建性能更好的模型