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在 Andrew Ng 博士的深度学习专业课程中，他提到像集成模型或 boosting 这样的东西，虽然在实践中效果很好并且有利于赢得比赛，但他坚决反对将它们用于开发现实世界的应用程序。这是为什么？他们怎么了？

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我认为你需要在你的数据集上运行多个算法，看看哪个算法在输入模型的给定数据上表现最好。集成模型可能在大多数数据集上效果最好，但肯定不会一直如此。有关如何测试多个模型的示例，请参阅下面的链接，以根据每个模型的结果而不是基于某种先入为主的概念来选择最佳模型。

https://github.com/ASH-WICUS/Notebooks/blob/master/Accuracies%20of%20Different%20Classifiers%20-%20Wine.ipynb

https://github.com/ASH-WICUS/Notebooks/blob/master/Accuracies%20of%20Different%20Regressors%20-%20Housing%20Prices.ipynb

于 2021-09-14T01:37:51.087 回答