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模型融合—— stacking详细讲解
stacking的过程有一张图非常经典，如下： 虽然他很直观，但是没有语言描述确实很难搞懂。 上半部分是用一个基础模型进行5折交叉验证，如：用XGBoost作为基础模型Model1，5折交叉验证就是先拿出四折作为training data，另外一折作为testing data。注意：在stacking...
2018-07-31 14:42
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机器学习中的Stacking模型融合
最近学习了模型融合的方法，遇到了Stacking的方法来解决模型融合的问题，因此做了以下总结。 1.Stacking是什么？ * Stacking简单理解就是讲几个简单的模型，一般采用将它们进行K折交叉验证输出预测结果，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并使用新的模型加以训练。 * Stack...
2018-06-04 18:10
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[机器学习]集成学习--bagging、boosting、stacking
集成学习简介 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。 如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果。这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞...
2018-05-24 12:11
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机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking
本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。这里主讲的集成学习技术用于分类任务，关于回归和预测这块不太了解，读者可自行查询相应博客或者论文。 1 什么是模型的集成？ 集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是： * ① 弱分类器模型的形式...
2018-05-06 17:13
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