小白能看得懂的数模算法系列：集成学习（一）集成学习概述

欢迎来到建模的世界，让我们一起探索集成学习的奇妙之旅！(＾＾●)在深入理解集成学习之前，先理解两个基本概念：过拟合与欠拟合。它们是机器学习建模过程中的常见挑战。过拟合就像过于亲密地模仿，模型在训练数据上表现良好，但在新数据上却可能失效；而欠拟合则是模型过于简单，无法充分捕捉数据的复杂性。拟合就像用线去贴近点集，理想情况下，曲线应尽可能接近所有点。然而，有时候，过度拟合的模型就像图二中的第三个图像，只适合特定训练数据，对新数据失效。我们可以通过一个例子来理解：假设我们要建立一个帅哥识别模型，如果只用吴彦祖的照片训练，得到的结果可能就过于特定，这就是过拟合。而欠拟合则是模型过于简单，无法有效识别所有类型的帅哥，比如吴彦祖的亲戚可能无法准确识别他。现在，我们正式进入集成学习的话题。集成学习是一种策略，将多个基础模型结合，通过bagging（并行学习）减少方差，如随机森林；或者通过boosting（迭代学习）提升模型性能，如AdaBoost和GBDT（梯度提升决策树）。例猛搏颤如，随机森林是决策树的bagging应用，而AdaBoost则是弱分银枣类器的boosting组合，而GBDT则是结合了梯度提升枝败和决策树。记住，集成学习就像团队合作，通过多样性提升整体实力。如果你对建模还有更多疑问，欢迎关注@学力学的力哥，我们将一起探索更多建模技巧，一起向国赛冲刺！预祝大家在学习路上取得佳绩！(￣︶￣)↗