集成学习算法中的组合策略

在集成学习算法中，组合策略是指如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。常见的组合策略有以下几种：

1. 投票法：每个弱分类器给出自己的分类结果，最终的分类结果是按照多数表决原则产生的。

2. 平均法：每个弱分类器给出自己的置信度或概率估计，最终的分类结果是所有置信度或概率估计的平均值。

3. 加权投票法：每个弱分类器给出自己的分类结果和置信度，最终的分类结果是所有置信度加权的投票结果。

4. Bagging算法：通过自助采样法从原始数据集中有放回地采集多个子集，每个子集上训练一个弱分类器，最终的分类结果是所有子集上分类器结果的平均值或投票结果。

5. Boosting算法：通过一系列迭代过程训练多个弱分类器，每次迭代都调整样本权重，使得前一次分类错误的样本在后一次得到更多的关注，最终的分类结果是所有弱分类器加权的投票结果。