python集成_从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代
码）
介绍innerhtml和value区别
当你想购买⼀辆新车时，你会⾛到第⼀家汽车商店就根据经销商的建议购买⼀辆车吗？这是不太可能的。
你可能会浏览⼀些⼈们发布评论并⽐较不同车型的门户⽹站，检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之，你不会直接得出结论，还会参考其他⼈的意见做出决定。
机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提⾼整体性能。这可以通过各种⽅式实现，本⽂将会带你⼀起探索。
本⽂的⽬的是介绍集成学习的概念并理解使⽤这种技术的算法。为了巩固你对这个多元化主题的理解，我们将⽤真实问题的动⼿案例，配合Python来解释其中的⾼级算法。
注意：本⽂假定你对机器学习算法有基本的了解。我建议阅读这篇⽂章以熟悉这些概念。
⽬录
asynctool集成学习介绍shopbop
基础集成技术
最⼤投票(Max Voting)法
平均(Averaging)法
加权平均(Weighted Average)法python基础代码语句
⾼级集成技术
堆叠(Stacking)
混合(Blending)
数组公式怎么自动批量填充
Bagging
提升(Boosting)
基于Bagging和Boosting的算法
Bagging meta-estimator
随机森林
AdaBoost
GBM
XGB
create schema是什么意思
Light GBM
CatBoost
⼀、集成学习介绍
我们通过⼀个例⼦来理解集成学习的概念。假设你是⼀名电影导演，你依据⼀个⾮常重要且有趣的话题创作了⼀部短⽚。现在，你想在公开发布前获得影⽚的初步反馈(评级)。有哪些可⾏的⽅法呢？
A：可以请⼀位朋友为电影打分。
于是完全有可能出现这种结果：你所选择的⼈由于⾮常爱你，并且不希望给你这部糟糕的影⽚打1星评级来伤害你脆弱的⼩⼼脏。
B：另⼀种⽅法是让你的5位同事评价这部电影。原⽂链接

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