模型融合机器学习简介 在机器学习中，模型融合（model fusion）或集成学习（ensemble learning）是一种方法，通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能，这种方法基于一个核心思想：多个弱学习器的合作可以得到……
AdaBoost是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来创建一个强分类器。该方法根据每个弱分类器的错误率来调整其权重，使得错误率高的分类器在下一轮中得到更多的关注和训练，从而提高整体模型的准确性。 AdaBo……
这时候就需要使用多个不同但相关联的模型进行组合以产生更准确、可靠且稳健性较高（即泛化能力）预测结果。 在机器学习领域，集成学习是一种非常重要的技术。而xgboost作为其中最流行和强大的算法之一，更是备受关……
