需求预测：集成学习方法_（7）.集成学习模型构建.docx

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集成学习模型构建

在上一节中，我们介绍了集成学习的基本概念及其在需求预测中的重要性。集成学习通过结合多个基学习器的预测结果，可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。本节将详细介绍如何构建集成学习模型，并通过具体的代码示例和数据样例来说明如何在需求预测中应用这些技术。

1.集成学习的原理

集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的方法。它基于这样一个假设：多个模型的组合预测通常会比单个模型更准确。集成学习的主要原理可以分为以下几类：

1.1装袋法（Bagging）

装袋法通过自助采样（BootstrapSampli