提升算法是一种集成技术,它将几个弱学习器的预测结合起来,以生成更准确和稳健的模型。它通过对基本分类器进行加权组合来提高模型的准确性。每次迭代学习都会针对之前分类错误的样本进行调整,使得分类器能够逐渐适应样本的分布,从而提高模型的准确性。一、提升算法的类型机器学习中使用了多种增强算法,每个算法都有独特的弱学习器组合方法。常见的增强算法有:1.AdaBoost(自适应提升)AdaBoost是AdaptiveBoosting的缩写,是一种最流行的提升算法之一。它通过训练一系列弱学习器来工作,每个学习器都专注于纠
2024-01-23评论:访问次数:731