跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！1 引例通过前面几篇文章的学习，我们已经了解了机器学习中的多种分类和回归模型。那现在有一个问题就是，哪一个模型最好呢？以分类任务为例，当
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2021-12-28 16:35:16
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基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱学习器组合成强学习器。Q1.什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q
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2023-11-16 13:11:48
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集成算法目标：集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。 1、集成学习概述¶
集成学习(Ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构为：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。但要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有
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2024-06-14 19:09:34
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集成模型是什么?集成是一种机器学习概念，使用相同的学习算法训练多个模型。Bagging是一种减少预测方差的方法，通
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2024-05-18 19:08:25
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Bagging分为两种：Bagging和Pasting，前者是概率中的放回随机采样，后者是不放回随机采样；默认是放回采样随机；设置bootstrap=False即设置为不放回采样；默认bootstrap=True是放回采样。 对于Bagging（放回采样）有了一个问题，就是总有约37%的样本将不会被任何一个分类器抽中；37%的计算公式如下： oob（out of bag)，就是使...
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2018-10-28 11:48:00
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决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是 Bagging 方法。在本教程中，您将了解如何使用 Python从头开始使用决策树的 bagging 过程。完成本教程后，您将了解：如何创建数据集的自举过程；如何使用自举模型进行预测；如何将 bagging
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2023-08-16 17:51:11
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Bagging和Boosting 概念及区别 Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Baggi
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2023-01-13 06:31:30
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「团结就是力量」。这句老话很好地表达了机器学习领域中强大「集成方法」的基本思想。总的来说，许多机器学习竞赛（包括 Kaggle）
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2019-05-19 22:00:00
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本文将讨论一些众所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、随机森林、提升法（boosting）、堆叠法（stacking）以及许多其它的基础集成学习模型。
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2021-07-16 15:35:10
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在生成集成中个体网络方面，最重要的技术是Boosting [Sch90] 和Bagging [Bre96]。 Boosting最早由Schapire [Sch90] 提出，Freund [Fre95] 对其进行了改进。通过这种方法可以产生一系列神经网络，各网络的训练集决定于在其之前产生的...
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2014-02-11 14:30:00
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介绍boosting算法的资源： 视频讲义。介绍boosting算法，主要介绍AdaBoosing http://videolectures.net/mlss05us_schapire_b/ 在这个站点的资源项里列出了对于boosting算法来源介绍的几篇文章，能够下载： http://www.bo
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2017-08-03 21:59:00
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Bagging, 待补充一个 "降低方差"的严格证明
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2022-08-22 12:21:54
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# Python实现Bagging
## 1. 概述
Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，通过对训练数据集进行有放回采样（Bootstrap采样），训练多个模型并将它们的预测结果进行组合，来提高整体模型的准确性和稳定性。在本文中，我们将教你如何使用Python实现Bagging算法。
## 2. Bagging流程
以下是实现Bagging的主要步
原创
2024-05-01 07:00:51
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Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，主要用于减少预测模型的方差，从而提高模型的稳定性。这种方法由Leo Breiman在1996年提出，核心思想是从原始数据集通过有放回抽样（即自助采样生成多个子数据集，然后，最后通过某种方式（如平均或投票）来组合这些模型的预测结果。
原创
2024-07-11 09:30:09
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在集成学习（一）中介绍过，Bagging(bootstrap aggregation)是一种增强模型多样性，降低方差的有效手段，特别适用于高方差，低偏差的模型，例如决策树，注意到Bagging也是一种可并行模型，而Boosting是一种顺序模型，是一类由弱学习器提升到强学习器的算法。注意到，对于绝大多数的情形，Boo
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2023-09-06 18:52:32
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集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生
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2024-04-12 23:31:44
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目录一、XGBoost参数解释1.通用参数2.Booster参数3.学习目标参数二、XGBoost调参示例三、LightGBM参数解释1.核心参数2.学习控制参数3.度量函数四、LightGBM调参示例五、XGBoost和LightGBM调参核心调参方向：处理过拟合（过拟合和准确率往往相反）调参范围六、RandomForest参数解释1.框架参数2.决策树参数七、RandomForest调参示例S
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2024-08-31 09:26:33
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Bagging算法从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学习器均值，对于分类问题，结果是从不同类别所占的百分比
原创
2021-03-24 20:07:48
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