1. 基本概念
1.1. 定义
通过构建并结合多个个体学习器来完成学习任务,获得比单一学习器显著优越的泛化性能。
1.2. 分类
名称 | 个体学习器 | 例子 |
同质集成 | 基学习器 | Boosting、Bagging |
异质集成 | 组件学习器 | Stacking |
1.3. 研究的核心
个体学习器的“准确性”和“多样性”本身就存在冲突,如何产生并结合“好而不同”的个体学习器。
1.4. 多样性
1.4.1. 评价“多样性”
评价指标 | 公式 | 反映的信息 | 值域 |
不合度量 |
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通过构建并结合多个个体学习器来完成学习任务,获得比单一学习器显著优越的泛化性能。
名称 | 个体学习器 | 例子 |
同质集成 | 基学习器 | Boosting、Bagging |
异质集成 | 组件学习器 | Stacking |
个体学习器的“准确性”和“多样性”本身就存在冲突,如何产生并结合“好而不同”的个体学习器。
评价指标 | 公式 | 反映的信息 | 值域 |
不合度量 |
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