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標簽 > Bagging

Bagging

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 Bagging 算法定義如下,給定大小為n的數據集,算法采用Bootstrap抽樣,得到m個新的訓練數據集Di,每個數據集大小均為你,通過這m個樣本集得到m個模型,然后通過求平均(回歸問題)或者投票方法(分類問題)來選擇最優的模型。

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Bagging簡介

  bagging,boosting和隨機森林是應用最為廣泛的三類集成學習算法。

  Bagging 算法定義如下,給定大小為n的數據集,算法采用Bootstrap抽樣,得到m個新的訓練數據集Di,每個數據集大小均為你,通過這m個樣本集得到m個模型,然后通過求平均(回歸問題)或者投票方法(分類問題)來選擇最優的模型。

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bagging技術

深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機森林、特征重要性

深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機森林、特征重要性

集成是一組協作貢獻的元素。一個熟悉的例子是合奏,組合不同的樂器創建動聽的和聲。在集成中,最終的整體輸出比任何單個部分的表現更重要。

2018-05-25 標簽:集成隨機森林Bagging 3.3萬 0

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