模型融合之blending和stacking
1. blending 需要得到各個模型結果集的權重，然后再線性組合。 2.stacking stacking的核心：在訓練集上進行預測，從而構建更高層的學習器。 stacking訓練過程: 1） 拆解訓練集。將訓練數據隨機且大致均勻的拆為m份。 2）在拆解后的訓練集 ...
原文：模型融合——stacking原理與實現
一般提升模型效果從兩個大的方面入手 數據層面：數據增強 特征工程等 模型層面：調參，模型融合 模型融合：通過融合多個不同的模型，可能提升機器學習的性能。這一方法在各種機器學習比賽中廣泛應用， 也是在比賽的攻堅時刻沖刺Top的關鍵。而融合模型往往又可以從模型結果，模型自身，樣本集等不同的角度進行融合。 模型融合是后期一個重要的環節，大體來說有如下的類型方式： 加權融合 投票 平均 硬投票 軟投票 b ...
2022-02-14 11:50 0 1828 推薦指數：
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