集成学习方法研究

作者：周钢^*; 郭福亮

来源：计算技术与自动化, 2018, 37(04): 148-153.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201804026

• 集成学习
• 偏差-方差分解
• Bagging
• Boosting
• Stacking

集成学习是当前数据挖掘、机器学习中提升预测精度的重要方法。在介绍集成学习概念、评价标准的基础上,将集成学习划分为基分类器的构建和集成两个阶段,从偏差-方差分解角度,分析集成学习的预测精度主要是通过控制集成模型复杂度和各基分类器差异度实现,研究讨论了集成学习的模型构建阶段的经典算法Bagging、Boosting等,同时分析研究了分类结果集成的普通投票和Stacking方法。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学; 电子工程学院