模型融合之blending和stacking
1. blending 需要得到各个模型结果集的权重，然后再线性组合。 2.stacking stacking的核心：在训练集上进行预测，从而构建更高层的学习器。 stacking训练过程: 1） 拆解训练集。将训练数据随机且大致均匀的拆为m份。 2）在拆解后的训练集 ...
原文：模型融合——stacking原理与实现
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进行融合。 模型融合是后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式： 加权融合 投票 平均 硬投票 软投票 b ...
2022-02-14 11:50 0 1828 推荐指数：
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