异质集成学习器在鸢尾花卉分类中的应用

摘要

机器学习方法在生产、科研和生活中有着广泛应用,而集成学习则是机器学习的首要热门方向.集成学习是使用一系列的个体学习器进行学习,然后利用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法.本文依据具体的Iris鸢尾花卉数据集,构建了一个基于kNN、逻辑回归、SVM的异质集成学习器,在该问题上取得很好的效果.