单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合，为了获得泛化性能优良的学习器，可以训练多个个体学习器，通过一定的结合策略，最终形成一个强学习器。这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemblelearning)。集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果，与单一的模型相比，这种方法允许产生更好的预测性能。集成学习属...

 FrameStacking      AC_Code:1#include<bits/stdc++.h>2usingnamespacestd;3typedeflonglongll;4constintmaxn=50;5constintinf...

集成学习方法主要分成三种：bagging，boosting和Stacking。这里主要介绍Stacking。 stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。首先来看一张图。 1、首先我们会得到两组数据：训练集和测试集。将训练集分成5份：train1,train2,...