基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

集成学习：AdaBoost算法深度解析

1集成学习基础

1.11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解决问题，以提高预测性能或模型的稳定性。每个学习器称为基学习器（BaseLearner），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）。集成学习的核心思想是通过集合多个模型的预测结果，利用群体智慧来克服单个模型的局限性。

1.1.1原理

集成学习的原理基于以下几点：

多样性：通过引入多样性，使得不同的基学习器在预测时能够互补，减少模型间