原文:【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,有以下的特点: 用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习 优点:可以结合不同的模型 缺点:增加了时 ...

2021-10-17 13:46 0 3311 推荐指数:

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集成学习中的 stacking 以及python实现

集成学习 Ensemble learning 中文名叫做集成学习,它并不是一个单独的机器学习算法,而是将很多的机器学习算法结合在一起,我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中,个体学习器都相同,那么这些个体学习器可以叫做“基学习器”。 个体学习器组合在一起形成的集成 ...

Wed Mar 14 06:08:00 CST 2018 0 17410
stacking算法原理代码

stacking算法原理 1:对于Model1,将训练集D分为k份,对于每一份,用剩余数据集训练模型,然后预测出这一份的结果 2:重复上面步骤,直到每一份都预测出来。得到次级模型的训练集 3:得到k份测试集,平均后得到次级模型的测试集 4: 对于Model2、Model3 ...

Mon Sep 24 00:04:00 CST 2018 0 5337
模型融合——stacking原理实现

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强、特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度 ...

Mon Feb 14 19:50:00 CST 2022 0 1828
集成学习与随机森林(四)Boosting与Stacking

Boosting Boosting(原先称为hypothesis boosting),指的是能够将多个弱学习器结合在一起的任何集成方法。对于大部分boosting方法来说,它们常规的做法是:按顺序训练模型,每个模型都会尝试修正它的前一个模型。Booting 方法有很多种,不过到现在为止最热 ...

Wed Mar 25 04:40:00 CST 2020 0 795
Kaggle机器学习之模型集成stacking

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌 ...

Mon Jul 10 18:15:00 CST 2017 0 3051
集成学习总结 & Stacking方法详解

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成学习主要分为 bagging, boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知 ...

Wed Mar 07 04:15:00 CST 2018 0 2273
 
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