1 基础原理 在所有集成学习方法中,最直观的是多数投票。因为其目的是输出基础学习者的预测中最受欢迎(或最受欢迎)的预测。多数投票是最简单的集成学习技术,它允许多个基本学习器的预测相结合。与选举的工作方式类似,该算法假定每个基础学习器都是投票者,每个类别都是竞争者。为了选出竞争者为获胜者,该算法会考虑投票。
将多种预测与投票结合起来的主要方法有两种:一种是硬投票,另一种是软投票。我们在这里介绍两种方法。 这种投票分类器往往比单个的最佳分类器获得更高的准确率。事实上,即使每个分类器都是一个弱的学习者(意味着它只比随机猜测稍微好一点),如果有足够多的弱学习者并且他们足够多样化,那么最终集成得到的投票分类器仍...