第351章 布丁[第2页/共2页]

成，能够有效降落过拟合风险，进步模型的泛化才气。它特别合适在高方差的模型上利用，如决策树等。范围性：对于高偏差的模型来讲，Bagging能够没法显着改良模型机能。别的，因为基分类器的独立性，Bagging不轻易措置存在较强相干性的数据，比如时候序列数据。利用处景：Bagging凡是用于分类和回归题目，在数据集较大且噪声相对较小的环境下表示杰出。2Boosting（晋升法）：上风：Boosting通过迭代地练习一系列基分类器，并按照前一个分类器的机能对样本权重停止调剂，使得基分类器逐步存眷于难以分类的样本。它能够有效进步模型的精度和泛化才气，特别合适处理高偏差的题目。范围性：Boosting对噪声和非常值比较敏感，轻易导致过拟合。别的，因为基分类器之间存在依靠干系，Boosting的练习过程相对较慢。利用处景：Boosting凡是用于分类题目，在需求措置高偏差或低精确度的场景下表示超卓。3Stacking（堆叠法）：上风：Stacking通过在多个基分类器上构建一个元分类器来停止集成，能够充分操纵各个基分类器的瞻望成果，进一步晋升机能。通过答应利用更庞大的元分类器，Stacking具有更强大的表达才气。范围性：Stacking的首要应战在于挑选合适的元特性以及利用交叉考证制止数据泄漏。别的，Stacking凡是需求更多的计算资本和时候来停止模型练习和瞻望。利用处景：Stacking合用于各种机器学习题目，并且在数据集相对较大、前期已经停止了必然特性工程的环境下结果较好。