什么是数据融合？

该术语经常出现在与方法相关的线程中。

正在融合在数据挖掘和统计学习的具体方法？我无法从Google获得相关结果。

似乎混合正在混淆来自许多模型的结果，并产生更好的结果。有没有什么资源可以帮助我了解更多信息？

http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf 一些可帮助您进一步了解什么是混合的论文。我认为您也可以在Google上进行集成选择/学习和堆叠。

但是，您对“混合许多模型的结果并获得更好的结果”的一般理解是正确的。

Boosting（如链接讨论中所述）是一种将一组算法组合在一起以获得比任何单个算法都更好的结果的方法。例如，随机森林是一种用于组合各种分类树以进行分类算法的方法。这种方法正式称为集合平均（尽管算法通常适用多数规则）。混合似乎是某些人用来描述分类方法的一个词。

在行业中，数据混合与模型无关，而与预处理有关：数据合并的时间来自不同的来源，例如来自数据库的数据和来自CSV文件的其他数据。