摘要：
a56爆大奖在线娱乐结合 Boosting 和 Bagging 的思想，提出了a56爆大奖在线娱乐新的分类和回归算法 BoostForest。首先提出了a56爆大奖在线娱乐新的决策树模型 BoostTree，它先在a56爆大奖在线娱乐节点上训练一个回归模型进行回归或分类，对于给定的输入 BoostTree 将其分类到一个叶节点，然后通过将所有节点模型沿着从根到该叶节点的路径的输出相加来计算最终的预测。接着提出了a56爆大奖在线娱乐称为随机参数池采样的参数设置策略，BoostTree 的参数从参数池中随机采样，使 BoostTree 比传统方法更容易调整其超参数。然后提出了a56爆大奖在线娱乐新的集成学习方法 BoostForest，它使用 bootstrap 获得原始训练集的多个副本，然后在a56爆大奖在线娱乐副本上训练一个 BoostTree。a56爆大奖在线娱乐在 35 个分类和回归数据集上进行了实验，结果表明 BoostForest 总体上优于多种经典的集成学习方法。 阅读全文