您现在的位置：网校头条 > 大学英语四级 > boosting什么意思_boosting的发音_boosting的用法_怎么记 Boosting是一种机器学习技术，主要用于提高模型的预测性能。它通过结合多个弱学习器（通常是决策树或随机森林）的预测结果，以产生一个更强、更准确的模型。Boosting的基本思想是，通过在每个步骤中重新训练模型，以关注那些最初被忽视或错误分类的区域，从而改进模型的泛化能力。这种方法在许多领域都有应用，包括分类和回归问题。
1. boosting algorithm：提升算法
2. boosting classifier：提升分类器
3. boosting model：提升模型
4. AdaBoost算法：Adaptive Boosting算法
5. weak learner：弱学习器
6. weak classifier：弱分类器
7. weak regression model：弱回归模型
8. ensemble learning：集成学习
9. bagging：Bootstrap Aggregating（一种特殊的boosting方法）
10. stacking：Stacked Ensemble（一种基于boosting的集成学习框架）
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