A prediction model that is composed of a set of models is called a model ensemble.

Baggging 和Boosting都是模型融合的方法

boosting:

  • 步骤1:所有分布下的基础学习器对于每一条数据相同的权重
  • 步骤2:如果第一个基础的学习算法预测错误,这条数据在下一次的基础学习算法中有更高的权重
  • 步骤3:迭代第2步,直到到达预定的学习器数量或预定的预测精度。

Bagging:

  1. 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中)。共进行k轮抽取,得到k个训练集。(k个训练集之间是相互独立的)

  2. 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型。(注:这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法,如决策树、感知器等)

  3. 对分类问题:将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果;对回归问题,计算上述模型的均值作为最后的结果。(所有模型的重要性相同)

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