集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能和稳定性。这种方法的主要思想是“集合智慧”，通过将多个模型（比如决策树、随机森林、梯度提升机等）的预测集成起来，可以减少单个模型的过拟合…

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目录 模型融合 多数法（Max Voting） 平均法（Averaging） 加权平均法（Weighted Averaging） 堆叠法（Stacking）​编辑 混合法（Blending） 机器学习元算法 袋装法（Bagging） 通用袋装法 随机森林 提升法（Boosting） AdaBoost GBDT 案例 Python中实现GBDT…