【摘 要】
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传统机器学习算法的预测精度往往依赖于具体的问题,集成学习通过综合若干基分类器的预测结果,实现了分类效果的显著提升。对集成学习的思想进行了简单地介绍,阐述了Stacking
【机 构】
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北京航空航天大学数学与系统科学学院
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传统机器学习算法的预测精度往往依赖于具体的问题,集成学习通过综合若干基分类器的预测结果,实现了分类效果的显著提升。对集成学习的思想进行了简单地介绍,阐述了Stacking集成相对于传统经典集成算法的优势。并基于Stacking集成框架,利用UCI的信用评估数据集,构建两层分类器学习模型对个人信用进行评估。实证分析的结果表明,相对于单一的机器学习方法,以及对这些单一机器学习方法的结果进行简单的平均集成,两层分类器的Stacking集成学习有着更好的预测效果。
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