2020-04-07
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对于boosting，是不是不需要关注数据不均衡的问题？
集成学习（Ensemble集成算法）。首先从多数类中独立随机抽取出若干子集，将每个子集与少数类数据联合起来训练生成多个基分类器，再加权组成新的分类器，如加法模型、Adaboost、随机森林等。
此类模型对不平衡数据虽然不是特别敏感，但是对一些特别偏斜的数据仍需利用采样法等处理
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