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上传时间: 2019-09-17
详细说明： 集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类 器，是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多 个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中 集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用 来预测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GBDT）， XGBoost等集成算法的身影也随处可见，可见其效果之好，应用之广。
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