集成学习是一种通过结合多个模型的预测结果来提高预测的准确性和稳健性。它包括Bagging、Boosting和Stacking等方法。Bagging通过多个模型的并行预测，Boosting关注前一轮预测错误的样本，Stacking则是结合多个基础模型的预测结果。
数据预处理是优化模型性能的关键步骤。它包括处理缺失值、异常值，以及特征缩放和编码。例如，可以填充或删除缺失值，检测并处理异常值，以及对特征进行标准化或归一化，确保所有特征在同一量级。对于分类变量，可能需要进行独热编码或标签编码。
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集成学习是一种通过结合多个模型的预测结果来提高预测的准确性和稳健性。它包括Bagging、Boosting和Stacking等方法。Bagging通过多个模型的并行预测，Boosting关注前一轮预测错误的样本，Stacking则是结合多个基础模型的预测结果。
数据预处理是优化模型性能的关键步骤。它包括处理缺失值、异常值，以及特征缩放和编码。例如，可以填充或删除缺失值，检测并处理异常值，以及对特征进行标准化或归一化，确保所有特征在同一量级。对于分类变量，可能需要进行独热编码或标签编码。
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