更新時間:2025-05-04 09:27:30作者:貝語網(wǎng)校
Boosting是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),主要用于提高模型的預(yù)測性能。它通過結(jié)合多個弱學(xué)習(xí)器(通常是決策樹或隨機(jī)森林)的預(yù)測結(jié)果,以產(chǎn)生一個更強(qiáng)、更準(zhǔn)確的模型。Boosting的基本思想是,通過迭代地重新訓(xùn)練模型,以關(guān)注那些最初被忽視的區(qū)域或特征,從而改進(jìn)模型的泛化能力。在Python中,常用的庫如Scikit-learn就提供了許多boosting算法的實(shí)現(xiàn)。
1. boosting algorithm:提升算法
2. boosting classifier:提升分類器
3. boosting model:提升模型
5. weak learner:弱學(xué)習(xí)器
6. weak classifier:弱分類器
7. weak ensemble:弱集束法
8. base learner:基本學(xué)習(xí)器
9. weighted voting:加權(quán)投票
10. recursive boosting:遞歸提升