集成學習總結 & Stacking方法詳解
http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成學習主要分為 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介紹stacking方法及其應用。但是在總結之前還是先回顧一下繼承學習。 這部分主要轉自知 ...
原文：[轉]集成學習中的Stacking方法
一.Stacking思想簡介 Stacking的思想是一種有層次的融合模型，比如我們將用不同特征訓練出來的三個GBDT模型進行融合時，我們會將三個GBDT作為基層模型，在其上在訓練一個次學習器 通常為線性模型LR ,用於組織利用基學習器的答案，也就是將基層模型的答案作為輸入，讓次學習器學習組織給基層模型的答案分配權重。 二.Stacking過程解讀 Stacking的主要思想是訓練模型來學習使用底 ...
2019-07-12 11:59 0 916 推薦指數：
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