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粘贴集成
一种集成方法，在训练数据的随机子集上构建多个模型，无放回抽样，以减少方差并提高泛化能力。
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无放回抽样
一种观测值选择技术，其中每个被选中的元素都从总体中移除，确保像在粘贴集成中那样获得唯一的子集。
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有放回抽样
一种方法，其中观测值可以在同一样本中被多次选择，这是装袋法的基本特征。
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训练子集
在集成方法中用于构建单个模型的训练数据部分，根据技术不同可能采用有放回或无放回抽样。
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预测聚合
将集成模型中各个预测结果组合的过程，通常通过多数投票（分类）或平均（回归）来实现。
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模型多样性
集成模型应当各不相同以使聚合有效的原则，通过使用不同的数据子集来实现。
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随机子空间抽样
装袋法的扩展，其中模型除了在观测值子集上训练外，还在特征的随机子集上训练。
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小样本粘贴
粘贴集成的一种变体，使用小尺寸的子集来加速训练，同时保持模型的多样性。
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模型方差
模型对训练数据变化的敏感性，集成方法如装袋法（bagging）专门旨在减少这种方差。
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预测稳定性
模型在面对训练数据轻微变化时产生一致预测的能力，通过集成方法得到提升。
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并行集成训练
装袋法（bagging）和粘贴法（pasting）的优势，允许在不同数据子集上同时训练基础模型。
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样本复杂度
达到特定性能所需的样本数量，通过有效的集成方法可能减少。
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