【集成學習】：Stacking原理以及Python代碼實現
Stacking集成學習在各類機器學習競賽當中得到了廣泛的應用，尤其是在結構化的機器學習競賽當中表現非常好。今天我們就來介紹下stacking這個在機器學習模型融合當中的大殺器的原理。並在博文的后面附有相關代碼實現。 總體來說，stacking集成算法主要是一種基於“標簽”的學習，有以下 ...
原文：集成學習和代碼實現
從百度雲課堂上截圖的基礎概念，如果之前不了解的可以先看一下這篇博客：https: blog.csdn.net weixin article details 不同的數據集訓練不同的模型，根據模型進行投票得到最終預測結果 多棵決策樹組成森林，每個模型訓練集不同和選擇的決策屬性不同是RF算法隨機的最主要體現 adaboost算法不同模型之間會有影響 多層分類器進行結果的預測 bagging算法提高KNN ...
2019-11-10 18:11 0 545 推薦指數：
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