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集成学习方法的优化

在上一节中，我们讨论了集成学习的基本概念和常见方法，包括bagging、boosting和stacking。这些方法通过组合多个弱学习器来提高预测的准确性和稳定性。然而，如何进一步优化这些集成学习方法，使其在需求预测任务中表现更佳，是一个值得探讨的问题。本节将详细介绍几种优化集成学习方法的技术，包括超参数调优、模型选择和特征工程。

超参数调优

超参数调优是提高集成学习模型性能的关键步骤之一。超参数是指在模型训练之前需要手动设置的参数，例如决策树的深度、随机森林中的树的数量、梯度提升树的学习率等。合理的超参数设置可以显著提升模型的预测能