机器学习集成方法

集成方法是机器学习中一种强大的技术，通过结合多个模型的预测来提高准确性。以下是一些常见的集成方法：

• 随机森林 (Random Forest): 随机森林是一种基于决策树的集成方法，通过构建多个决策树并对它们的预测进行投票来提高预测性能。
• 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines): 梯度提升机通过迭代地构建模型，每次迭代都试图纠正前一个模型的错误。
• XGBoost: XGBoost 是梯度提升机的一个实现，以其速度和准确性而闻名。

机器学习集成方法示例

更多关于集成方法的详细内容，可以参考我们的 集成方法深入解析。

希望这些信息能帮助您更好地理解机器学习中的集成方法。