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集成学习：集成学习在回归问题中的应用

1集成学习：集成学习在回归问题中的应用

1.1引言

1.1.1集成学习概述

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。这些学习器可以是同类型的，如多个决策树，也可以是异类型的，如结合决策树、神经网络和SVM。集成学习的核心思想是通过多样性来增强模型的泛化能力，减少过拟合，提高预测的准确性和稳定性。

集成学习的主要方法包括：-Bagging（自助法）：通过有放回的抽样创建多个数据集，然后在每个数据集上训练一个模型，最终通过投票或平均预测结果来做