【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。 总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下 ...
原文：集成学习和代码实现
从百度云课堂上截图的基础概念，如果之前不了解的可以先看一下这篇博客：https: blog.csdn.net weixin article details 不同的数据集训练不同的模型，根据模型进行投票得到最终预测结果 多棵决策树组成森林，每个模型训练集不同和选择的决策属性不同是RF算法随机的最主要体现 adaboost算法不同模型之间会有影响 多层分类器进行结果的预测 bagging算法提高KNN ...
2019-11-10 18:11 0 545 推荐指数：
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