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集成学习：实战Kaggle竞赛案例

1集成学习基础

1.1集成学习的概念

集成学习（EnsembleLearning）是一种机器学习策略，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。这种方法基于一个直观的想法：一群专家的集体决策往往比单个专家的决策更可靠。在集成学习中，这些“专家”就是不同的模型，它们可以是同类型的（如多个决策树），也可以是异类型的（如决策树、神经网络等的组合）。

1.2集成学习的类型

集成学习主要分为两大类：Bagging和Boosting。

1.2.1Bagging

Bagging，全称为BootstrapAggregati