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需求预测：集成学习方法_（3）.集成学习的主要方法.docx

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    集成学习的主要方法

    集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的技术。在需求预测中，集成学习方法可以显著提高预测的准确性和稳定性。本节将详细介绍几种主要的集成学习方法，包括bagging、boosting和stacking，并讨论它们在需求预测中的应用。

    1.Bagging

    1.1原理

    Bagging（BootstrapAggregating）是一种通过聚合多个模型的预测结果来减少方差、提高模型稳定性的方法。Bagging的核心思想是通过自助采样（BootstrapSampling）从原始数据集中生成多个子

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