我们这边先介绍集成学习 什么是集成学习 我们已经学习了很多机器学习的算法。比如KNN,SVM.逻辑回归，线性回归，贝叶斯，神经网络等等，而我们的集成学习就是针对某一个问题，我们使用多个我们已经学过的算法，每个算法都会得出一个结果。然后采用投票的方法，少数服从多数，得出最终结果。这就是voting classifier 我们看下代码： 我们手写的集成学习方法，和scikit-learn

同样实验前加载和上一节相同的数据集 #%% 使用Baggingfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import BaggingClassifierbagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), #使用决策树模型n

集成学习 本文主要介绍 voting (投票学习器)bagging / pasting 3.随机森林boosting 1.集成学习概述 1.1 概述 集成学习通过结合多个单一学习器,并聚合其预测结果的学习任务,也可以称作多分类系统等,下面是集成学习的概要图: 单一的学习器可以被称为个体学习器,聚合的过程对应结合模块根据学习器是否一致可以分为 同质 和 异质同质集成中的个体学