更新時(shí)間:2025-08-03 09:30:34作者:貝語(yǔ)網(wǎng)校
Boosting是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),主要用于提高模型的預(yù)測(cè)性能。它通過(guò)結(jié)合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器(通常是決策樹或隨機(jī)森林)的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。Boosting的基本思想是,通過(guò)迭代地應(yīng)用一系列弱學(xué)習(xí)器,并重新訓(xùn)練模型以適應(yīng)每個(gè)弱學(xué)習(xí)器的偏差,可以創(chuàng)建一個(gè)能夠更好地處理異常值和復(fù)雜數(shù)據(jù)分布的模型。在Python中,常用的庫(kù)如Scikit-learn就提供了多種boosting算法的實(shí)現(xiàn)。
1. boosting algorithm:提升算法
2. boosting classifier:提升分類器
3. boosting model:提升模型
5. weak learner:弱學(xué)習(xí)器
6. weak classifier:弱分類器
7. weak ensemble:弱集臺(tái)
8. base learner:基本學(xué)習(xí)器
9. iteration boosting:迭代提升
10. recursive boosting:遞歸提升
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