《表9 集成算法提升模型预测性能的结果》

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《基于机器学习的整体穿刺加压参数预测方法》

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机器学习中可通过装袋、提升等集成算法提高模型的性能[15]。集成算法通过构建多个学习器来完成学习任务，一般结构是先产生1组个体学习器，再用某种策略把他们组合起来。装袋（Bagging）算法适用于强模型，方差较大偏差较小的情况。Bagging算法采样出T个含m个训练样本的采样集，对每个采样集训练出1个基学习器，回归预测中采用平均T个基学习器预测结果的方法。使用集成算法训练后预测性能评价得分如表9所示。