文件名称:
Ensemble-Learning-Methods-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-12
详细说明：合奏学习方法
装袋
答：什么是装袋？：
这是一种集成的机器学习技术。
它基于带有替换的引导程序采样创建基于树的模型。
每个投票都是从模型中收集的，多数投票将被视为最终输出。
它是引导抽样+聚合（投票聚合）。
创建模型时，会将相等的权重分配给每个数据。
B.使用装袋的目的：它采用具有高方差和低偏差的模型，并在不降低bais的情况下减小其方差。
C.什么是Bootstrap ？：
Boostrap是指替换后的随机抽样。
它使我们可以更好地了解数据集的偏差和方差。
它涉及从数据集中随机抽取一小部分数据。 该子集可以替换。
数据集中所有示例的选择具有相等的概率。
该方法可以帮助更好地理解数据集的均值和标准差。
D.什么是替换样品？：多次选择相同的观察值。
E.什么是汇总？：将结果汇总到每个样本中，以估计整个样本的最可能准确的统计数据。
F. Bagging的优缺点是什
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