ADABOSING与几个不同的基估计在on

Question

我知道你可以用一个模型的多个实例（例如，600个决策树、贝叶斯岭或线性模型）进行AdaBoost。有没有可能在同一时间面对众多车型的挑战，以及如何做到这一点？在

AdaBoost([DecisionTree, BayesianRidge, LinearRegressor, ...])

每一个独立的模型都有它的优点和缺点，我想知道是否有可能把它们放在一个保护伞下混合在一起。在

Answer 1

因为AdaBoost与弱分类器的实现是解耦的：是的，可以。这些架构被称为混合集成。然而，它并不总是需要的，因为AdaBoost只要求弱分类器略优于随机分类器。因此，拥有一个同质的量词集合就足够了。最后，如果它能提高性能，您将不得不针对自己的场景进行测试。在