AI 词汇表
人工智能完整词典
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Bagging Bootstrap Aggregating
一种集成技术，通过在自助样本上构建多个模型，并通过多数投票或平均法组合它们的预测。
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随机森林
一种使用决策树的装袋算法，在每次分裂时随机选择特征以减少模型间的相关性。
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极端随机树
随机森林的一种变体，通过额外随机化分割阈值的选择来进一步降低方差。
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粘贴集成
一种类似于装袋的集成方法，但使用训练数据的无放回子集。
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投票分类器
一种结合多个异构分类器的技术，使用硬投票（多数表决）或软投票（加权平均）进行最终预测。
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堆叠泛化
一种集成方法，通过交叉验证训练元模型来组合多个基础模型的预测结果。
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混合
堆叠的简化变体，使用留出验证集而非交叉验证来训练元模型。
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袋外误差估计
一种内部评估装袋方法的技术，利用未选中的样本（袋外样本）来估计泛化误差。
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集成模型中的特征重要性
基于杂质减少或排列的集成模型中变量重要性评估技术。
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Bootstrap抽样方法
先进的Bootstrap抽样技术，包括平衡Bootstrap、分层Bootstrap和加权Bootstrap，适用于数据集。
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孤立森林
基于随机森林的异常检测算法，利用树中的平均路径长度来衡量数据点的隔离程度。
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旋转森林
随机森林的扩展方法，在训练每棵树之前对特征子集应用PCA变换。
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Bootstrap聚合回归器
将Bagging应用于回归问题，通过均值或中位数组合预测以降低方差。
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平衡随机森林
随机森林的一种变体，通过为每棵树进行平衡自助采样来处理类别不平衡问题。
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分位数回归森林
随机森林的扩展，用于估计回归中目标变量条件分布的分位数。
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