如题，到底先bagging还是先训练？
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集成学习中是先bagging再训练还是各个子模型单独训练完再bagging？
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- 2022-09-16 11:05回答 1 已采纳 bagging因为是有放回，那确实是需要去重处理的，后面具体的集成算法，跟adaboost等一致，为： 参考链接： 机器学习——Bagging与随机森林算法及其变种 -
- 2022-02-05 22:20回答 1 已采纳 第一个问题： 根据soft voting和hard voting的定义来看，soft是将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准，概率最高的对应的类型为最终的预测结果；而hard
- 2021-11-26 14:35回答 1 已采纳 clf = self.estimator.fit(np.array(x_train),np.array(y_train)) 这个返回的是个History类型的对象而History里面没有predic
- 2023-08-05 01:16禅与计算机程序设计艺术的博客 在这个全新的AI时代，医疗保健事业面临着巨大的变革机遇，大数据、云计算、人工智能、机器学习等新兴技术驱动着医疗保健产业的转型升级，让整个行业发生了翻天覆地的变化。如何在医疗保健行业实现科技创新、业务迭代...
- 2022-08-27 16:58回答 1 已采纳 site-packages里的吗？ 这一般是你所用到的包可能版本不对。错误的意思是study对象里面没有study_id这个变量你可以去到报错的目录里看一下报错的文件行是否有额外的说明
- 2012-06-28 02:13回答 2 已采纳 jQuery dialog will move the dialog to the end of the body, which is outside the form scope, as sta
- 2023-03-16 23:50AI阿远学长的博客 集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称，其中包含多种集成学习的思想。
- 2022-10-31 18:11BlackStar_L的博客 集成学习，集成学习的具体步骤，集成方法：Bagging及相关模型：Bagging和Random Forest；Boosting及相关模型：Boosting、Adaboost、GBDT、 机器学习神器：XGBoost，lightGBM，CatBoost
- 2019-08-21 17:51伊辰北的博客 bagging算法（随机森林RF算法简介） ...通过上图我们知道，bagging是每个弱学习器之间的并行计算最后综合预测，但是，有一个问题需要我们注意，在训练集到子训练器的过程叫做“子抽样”。 这个子抽样是一个“随机有...
- 2023-03-12 10:04虚心求知的熊的博客 当森林中的树互相独立时，Var(为sigmoid函数时，Var(当森林中的树互相独立，且。) 永远小于 Var
- 2022-04-07 11:17CHH3213的博客 基本概念1.1 个体与集成2. Boosting3. Bagging4.随机森林5. 结合策略5.1 平均法（回归问题）5.2 投票法（分类问题）5.3 学习法6. 多样性（diversity）7. 后记7.1 随机森林分类效果的影响因素7.2 随机森林有什么优...
- 2022-05-18 19:57死磕的斯坦张的博客 因而集成学习的作用就是将多个可以得到假设整合为单个更好的假设，其一般结构是先产生一组个体学习器，再使用某种策略将它们加以整合。 每个组中的个体学习器如果属于同一类型（比如都是线性回归或者都是决策树），...
- 2021-06-08 00:45风度78的博客 作者 | Salma Elshahawy, MSc.编译 | VK来源 | Towards Data Science介绍我们之前讨论了一些利用机器学习(ML)模型预测能力的常用方法。这些方...
- 2024-01-08 21:11bb8886的博客 是Bagging的一个扩展变体...RF在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中即随机采样一些特征（也就是列），这样的好处是可以避免一定的过拟合，更大的增加每一颗决策树之间的差异性。
- 2023-10-22 11:34禅与计算机程序设计艺术的博客 集成学习（ensemble learning）方法是在多个学习器之间共享数据集并基于共同的训练数据进行学习，从而提高预测性能的方法。其主要优点是可以获得比单独使用某个学习器更好的性能，同时减少过拟合问题。集成学习一般...
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