融合模型分為四種型別（包括混合型）
# 融合模型分為四種型別（包括混合型）#
Bagging：使用隨機選擇的不同資料子集訓練多個基礎模型，並進行替換。讓基礎模型對最終的預測進行投票。常用於隨機森林演算法（RandomForests）；
Boosting：迭代地訓練模型，並且在每次迭代之後更新獲得每個訓練示例的重要程度。常用於梯度增強演算法（GradientBoosting）；
Blending：訓練許多不同型別的基礎模型，並在一個holdout set上進行預測。從它們的預測結果中再訓練一個新的模型，並在測試集上進行預測（用一個holdout set堆疊）；
Stacking：訓練多種不同型別的基礎模型，並對資料集的k-folds進行預測。從它們的預測結果中再訓練一個新的模型，並在測試集上進行預測；
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