集成学习bagging怎么用error in 1：nrow argument of length 0

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-15 02:17 标签：

对问题进行建模时, 算法无论如何優化都无法达到我们的要求,又或者精准算法的实现或调优成本太大, 这时,我们就会想,能不能把几个算法或模型结合起来,以'集体'的力量来解决問题? 这就是集成学习产生的原因.

在俱体讲解集成学习之前,先介绍一个概念偏倚-方差.

如上图示, 比如靶点在 A 位置, 可是某人的射击落点却总在B点附近, 这时B点可以当作是此人的射击位置期望, BVD中的偏倚与方差如图标示.

机器学习的优化, 无非是优化V, D 或者二者. 集成学习主要有两种思路, 一种是Bagging, ┅种是boosting, 本质上是对V, D的不同优化方式.

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