整合演算法用一些相對較弱的學習模型獨立地就同樣的樣本進行訓練，然後把結果整合起來進行整體**。整合演算法的主要難點在於究竟整合哪些獨立的較弱的學習模型以及如何把學習結果整合起來。這是一類非常強大的演算法，同時也非常流行。
是構建多個學習器，然後通過一定策略結合把它們來完成學習任務的，常常可以獲得比單一學習顯著優越的學習器。周志華的書上說，「個體學習器的"準確性"和"多樣性"本身就存在衝突，一般準確性很高之後，要增加多樣性就需犧牲準確性。事實上，如何產生並結合『好而不同』的個體學習器，恰是整合學習研究的核心」（對準確性和多樣性的論述還不是很理解）。
按照個體學習器之間的關係，分為bagging、boosting、stacking三大類。
bagging的原理首先是基於自助取樣法（bootstrap sampling）隨機得到一些樣本集訓練，用來分別訓練不同的基學習器，然後對不同的基學習器得到的結果投票得出最終的分類結果。自助取樣法得到的樣本大概會有63%的資料樣本被使用，剩下的可以用來做驗證集。
隨機森林其實也算bagging的一種，但是有一點區別是隨機森林在構建決策樹的時候，會隨機選擇樣本特徵中的一部分來進行劃分。由於隨機森林的二重隨機性，它具有良好的學習效能。
機器學習python整合演算法
from pandas import read csv from sklearn.model selection import kfold from sklearn.model selection import cross val score from sklearn.ensemble import...
機器學習之整合演算法
目的 讓機器學習效果更好，單個機器學習演算法不行，就用多個機器演算法整合。bagging模型 訓練多個分類器取結果的平均 boosting模型 從弱學習器開始加強，通過加權來進行訓練 加入一棵樹，要比原來強 stacking模型 聚合多個分類或回歸模型 可以分階段來做 全稱 bootstrap ag...
機器學習 整合演算法 GBDT
gbdt gradient boosting decison tree 梯度提公升決策樹 gbdt 的弱學習器通常使用 cart 回歸樹 gbdt 的核心在於，每棵樹學的是之前所有樹的結論和的殘差，比如 a 的年齡 18 歲，第一棵樹依據特徵值 12 歲，差 6 歲，即殘差為 6 歲，那麼第二棵樹把...