网站文章采集工具,wordpress标签logo,专业小程序开发公司,家政公司模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来#xff0c;通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性#xff0c;减小模型的方差#xff0c;提高模型的泛化能力。
常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。 平均法(Averagin…模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性减小模型的方差提高模型的泛化能力。
常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。 平均法(Averaging)将多个模型的预测结果进行平均可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。 投票法(Voting)根据多个模型的预测结果统计出现频率最高的预测结果作为最终的预测结果。投票法适用于模型预测结果的方差较大的情况。有简单投票法加权投票法硬投票法。 堆叠法(stacking/blending)将多个模型的预测结果作为输入训练一个新的模型来得到最终的预测结果。堆叠法可以将不同模型的优点结合起来提高预测准确度。stacking是构建多层模型并利用预测结果再做拟合预测blending是选取部分数据预测训练得到预测结果作为新特征带入剩下的数据中预测。blending只有一层而stacking有多层。 综合法有排序融合log融合 boosting/bagging树分类的提升方法在xgboost,Adaboost,GBDT中已经用到
在进行模型融合时需要注意选择不同模型之间具有较低的相关性避免多个模型预测结果的冗余。同时还需要根据具体问题选择适当的模型融合方法。
