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Python如何做多模型集成_集成学习方法详解【教程】
Python多模型集成核心是策略性融合互补模型以降低误差,而非简单拼凑;关键在于选互补基模型、设计合理融合方式、用交叉验证防过拟合;主流方法分Bagging(如随机森林)、Boosting(如XGBoost)、Stacking三类,逻辑与适用场景各异。 Python做多模型集成,核心是用不同模型的预测结果相互补充、降低误差,不是简单拼凑,而是有策略…
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