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机器学习(九):集成学习(bagging和boosting),随机森林、XGBoost、AdaBoost

川川菜鸟 发布时间:2022-08-19 01:38:39 ,浏览量:3

文章目录
    • 一、什么是随机森林?
      • 1.1 定义
      • 1.2 目的
      • 1.3 随机森林 VS bagging
    • 二、集成学习
      • 2.1 定义
      • 2.2 决策树的问题
      • 2.3 袋装法概念与理论
      • 2.4 装袋法的优缺点
      • 2.5 提升法概念与理论
      • 2.6 bagging vs boosting
      • 2.7 AdaBoosting
      • 2.8 Gradient Boosting(GBM)
    • 三、案例实现(bagging)
      • 3.1 数据集描述
      • 3.2 数据处理
      • 3.3 决策树
      • 3.4 bagging方法
      • 3.5 随机森
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