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自动化集成学习
自动化创建、选择和组合多个预测模型以优化性能的过程，无需手动人工干预。
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自动化堆叠
一种方法，其中元模型自动学习如何组合多个基础模型的预测以提高整体准确性。
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自动化混合
一种集成技术，使用保留验证集自动训练组合模型，从而组合模型的预测。
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自动化装袋
自动化的自助法聚合，在自助数据子集上创建多个模型以减少方差并提高鲁棒性。
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自动化提升
一个自动化的迭代过程，按顺序构建模型，其中每个模型纠正前一个模型的错误以优化性能。
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自动堆叠
一个完全自动化的系统，用于发现和优化堆叠架构，包括基础模型和元模型的选择。
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集成超参数调优
自动优化模型的各个超参数以及集成的组合参数，以最大化性能。
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自动化模型选择
一种算法，根据模型的性能和多样性自动选择集成的最佳候选模型。
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Feature Engineering for Ensembles
为集成学习自动生成优化特征，专门用于提升集成中模型间的互补性。
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Cross-Validation Stratifiée
一种自动保留类别分布的交叉验证技术，用于可靠地评估集成模型的性能。
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Voting Classifier Automatisé
自动确定硬投票或软投票为最优，并为每个分类器选择最佳权重的系统。
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Ensemble Diversity Maximization
自动优化模型间错误差异的算法，以最大化组合带来的性能提升。
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Automated Model Weighting
根据各模型的相对性能，自动确定集成中每个模型最佳权重的流程。
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Neural Architecture Search for Ensembles
自动搜索互补的神经网络架构，以在高效集成中协同工作。
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Multi-Objective Ensemble Optimization
自动同时优化多个目标（如准确率、推理时间和复杂度）以获得最终集成模型。
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Automated Ensemble Pruning
自动从集成中移除冗余或表现不佳的模型，以优化性能与复杂度的比率。
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动态集成选择
为每个待预测的新实例实时自动选择最胜任的模型子集。
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异构集成学习
自动组合不同类型的模型（树、网络、SVM）以利用它们的互补优势。
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级联集成学习
级联架构，首先使用简单模型，仅在必要时使用复杂模型，实现自动优化。
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