本文来自于csdn，文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容。集成学习主要分为bagging，boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。给定一个大小为n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法综合产生预测结果，即可得到Bagging的结果。加入的过程中，通常根据它们的上一轮的分类准确率给予不同的权重。加和弱学习者之后，数据通常会被重新加权，来

本文来自于csdn，文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容 。集成学习主要分为bagging，boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。 给定一个大小为n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di，作为新的训练集。在这