集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型，从而提高预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍两种常见的集成学习算法：Bagging（自举聚合）和Boosting（提升法），并使用Python来实现它们。 什么是Bagging和Boosting？ Bagging（自举聚合）：Bagging是一种并行式的集成学习方法，它通…

在机器学习领域，Boosting是一种强大的集成学习方法，它通过串行训练多个弱学习器（weak learner）并将它们组合成一个强大的模型。本文将详细介绍Boosting的原理、常见算法以及如何在Python中实现。 什么是Boosting？ Boosting是一种迭代的集成学习方法，其基本思想是通过串行训练多个弱学习器，并对每个学习器的预测结果…