集成学习是一种机器学习方法,通过结合多个基本学习器的预测结果来提高整体模型的性能。常见的集成学习方法包括:
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Bagging(Bootstrap Aggregating):通过对训练数据进行有放回的随机抽样,训练多个基本学习器,然后将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终预测结果。随机森林就是一种基于Bagging的集成学习方法。
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Boosting:通过串行训练多个基本学习器,每个学习器都尝试修正前一个学习器的错误,从而逐步提升整体模型的性能。常见的Boosting算法包括AdaBoost、Gradient Boosting和XGBoost等。
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Stacking:将多个不同类型的基本学习器的预测结果作为输入,再训练一个元学习器来组合这些预测结果,从而得到最终的预测结果。
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Voting:将多个不同的基本学习器的预测结果进行投票,选择得票最多的类别作为最终的预测结果。Voting方法可以是硬投票(直接选择类别)或软投票(根据概率加权选择类别)。
这些集成学习方法可以提高模型的泛化能力和稳定性,通常在实际应用中能够取得比单个基本学习器更好的性能表现。