算法集成框架架构

算法集成框架架构是一种用于整合多个不同类型和来源的机器学习算法的工具。它的主要目标是通过组合这些算法的优点，以提高整体的预测性能。这种架构通常包括一个预处理模块，用于清洗和转换输入数据；一个特征选择模块，用于确定哪些特征对预测结果最重要；以及一个集成模块，用于将多个算法的预测结果结合起来。此外，算法集成框架架构还可能包括一个评估模块，用于比较不同算法的性能，以及一个优化模块，用于调整算法的参数以获得最佳性能。