模型融合
本文包括常見的模型融合方法、代碼鏈接、進階的思路。 1.線性加權融合方法 從算法的角度來看，則最常用的是采用加權型的混合推薦技術，即將來自不同推薦算法生成的候選結果及結果的分數，進一步進行組合（Ensemble）加權，生成最終的推薦排序結果。 具體來看，比較原始的加權型的方法 ...
原文：模型融合
一 Voting 模型融合其實也沒有想象的那么高大上，從最簡單的Voting說起，這也可以說是一種模型融合。假設對於一個二分類問題，有 個基礎模型，那么就采取投票制的方法，投票多者確定為最終的分類。 二 Averaging 對於回歸問題，一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權平均。權值可以用排序的方法確定，舉個例子，比如A B C三種基本模型，模型效果進行排名，假設排名分別是 ， ， ...
2019-07-01 16:52 0 479 推薦指數：
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