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在此模块中，我们将深入研究集合学习的重要性及其在增强预测准确性中的作用。通过组合多个模型，我们可以有效地解决个别学习者的局限性，从而改善各种应用程序的性能，包括分类和回归任务。通过包装，增强和堆叠等技术，我们将探讨合奏方法如何利用各种算法来最大程度地减少偏见和差异，从而产生更强大和可靠的预测。特征选择和参数调整
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