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1Bagging（包装法）：优势：Bagging通过随机有放回地对训练数据进行采样，每个基分类器独立训练，然后通过投票或平均等方式进行集成，能够有效降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。它尤其适合在高方差的模型上使用，如决策树等。局限性：对于高偏差的模型来说，Bagging可能无法显着改善模型性能。此外，由于基分类器的独立性，Bagging不容易处理存在较强相关性的数据，比如时间序列数据。使用场景：Bagging通常用于分类和回归问题，在数据集较大且噪声相对较小的情况下表现良好。2Boosting（提升法）：优势：Boosting通过迭代地训练一系列基分类器，并根据前一个分类器的性能对样本权重进行调整，使得基分类器逐渐关注于难以分类的样本。它能够有效提高模型的精度和泛化能力，尤其适合解决高偏差的问题。局限性：Boosting对噪声和异常值比较敏感，容易导致过拟合。此外，由于基分类器之间存在依赖关系，Boosting的训练过程相对较慢。使用场景：Boosting通常用于分类问题，在需要处理高偏差或低准确度的场景下表现出色。3Stacking（堆叠法）：优势：Stacking通过在多个基分类器上构建一个元分类器来进行集成，可以充分利用各个基分类器的预测结果，进一步提升性能。通过允许使用更复杂的元分类器，Stacking具有更强大的表达能力。局限性：Stacking的主要挑战在于选择合适的元特征以及使用交叉验证避免数据泄露。此外，Stacking通常需要更多的计算资源和时间来进行模型训练和预测。使用场景：Stacking适用于各类机器学习问题，并且在数据集相对较大、前期已经进行了一定特征工程的情况下效果较好。
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