原文:【機器學習】模型融合方法概述

機器學習 模型融合方法概述 我理解的Kaggle比賽中提高成績主要有 個地方 特征工程 調參 模型融合 之前每次打比賽都只做了前兩部分,最后的模型融合就是簡單的加權平均,對於進階的Stacking方法一直沒嘗試,這幾天摸索了一下還是把Stacking方法給弄懂了。 本文重點講解Stacking,Bagging和Boosting有很多權威的好教程,所以不詳細介紹 最早的Stacking思想早些年就 ...

2019-06-14 16:46 0 4367 推薦指數:

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機器學習模型融合

參考博客:https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213      https://blog.csdn.net/u0129694 ...

Sun Oct 13 23:23:00 CST 2019 0 363
方法概述機器學習

1. 機器學習來龍去脈 1.1 人類智能與人工智能 人類具備智能,可以學習、思考以及創新,能夠做到很多機器做不到的事情。 在計算機(Computer)被研發出來不久后,為降低人類工作負擔,一些專家早在1950年提出了人工智能(Artificial Intelligent,AI ...

Wed Nov 10 18:05:00 CST 2021 0 133
機器學習模型評估方法

評估指標的局限性 准確率(Accuracy) \(\text{Accuracy} = \dfrac{n_{correct}}{n_{total}}\) 樣本不均衡時, ...

Sun Nov 24 22:17:00 CST 2019 0 277
常用的機器學習模型評估和模型選擇方法

目錄 1、簡介 1.1 訓練誤差和測試誤差 1.2、過擬合與欠擬合 2、模型選擇 2.1、正則化 2.2、簡單交叉驗證 2.3、S折交叉驗證 2.4、自助方法 3、模型評估 ...

Thu May 07 19:12:00 CST 2020 0 592
解釋機器學習模型的一些方法(二)——在受監管的行業使用機器學習

對於在受監管行業中工作的分析師和數據科學家來說,盡管機器學習可能會帶來『能極大提高預測精度』這一好處,然而它可能不足以彌補內部文檔需求以及外部監管責任所帶來的成本。對於實踐者而言,傳統線性模型技術可能是預測模型中的唯一選擇。然而,創新和競爭的驅動力並不因為你在一個受監管的模式下工作就會止息 ...

Tue Jul 24 05:07:00 CST 2018 0 1523
機器學習模型泛化

機器學習模型泛化 1、機器學習模型誤差主要含有三個方面的誤差:模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對,比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測,算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...

Tue Aug 13 19:26:00 CST 2019 0 378
機器學習模型評分

今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一、錯誤率與精度(accuracy 准確) 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量,既適用於二分類任務,也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例,精度則是分類正確的樣本數占 ...

Fri Apr 12 04:42:00 CST 2019 3 1712
 
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