模型融合

uniform blending: 每人一票，或者是求平均的方式
weighted，根据模型在验证集上的表现（adaboost里就用到了）。
linear blending: 用五分之四的数据做训练，然后对五分之一的数据进行预测，预测结果做为特征，也就是对剩下的五分之一数据做非线性变换，然后交叉，获得所有数据的变换后特征，第二层用一个线性模型把这些特征组合起来进行预测。
any blending: 也叫stacking，同样和linear blending一致，也是two level learning的方法。和linear blending的区别在于第二层不使用线性模型，而是采用非线性的模型。
bagging：bootstrapping + uniform blending的组合操作称为bagging。

最后编辑于：2019.06.20 11:50:30

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