2018年9月26日

模型融合之blending和stacking

摘要:1. blending 需要得到各个模型结果集的权重,然后再线性组合。 2.stacking stacking的核心:在训练集上进行预测,从而构建更高层的学习器。 stacking训练过程: 1) 拆解训练集。将训练数据随机且大致均匀的拆为m份。 2)在拆解后的训练集上训练模型,同时在测试集上预测。 阅读全文

posted @ 2018-09-26 21:41 星辰之衍 阅读(3494) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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