《表1 集成策略性能对比表》

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《集成学习在互联网借贷反欺诈中的应用研究》

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传统集成策略中，常用的有以下三种：投票法（Voting）、平均法（Averaging）、堆叠法（Stacking）。其基本思路是，将第一层的单学习器称之为基学习器，将第二层的集成模型称之为元学习器。在第一层中，通常会先从初始的训练集训练出多个单模型，之后将这些输出结果作为新的样本特征，并把原始样本标记作为新数据样本标记，生成新的训练集。将交叉特征带权的集成策略使用到的五种基学习器分别作为其他集成策略的基学习器，得到的性能指标如表1所示。