集成学习-Blending方式

1. Blending原理

Blending 技术上源于 Stacking Generalization。将训练数据进行划分,划分之后的训练数据一部分训练基模型,一部分经模型预测后作为新的特征训练元模型。


2. Blending实现


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

  • 1、什么是集成学习 根据维基百科的说法:在统计学和机器学习中,集成学习方法使用多种学习算法来获得比单独使用任何单独...
    单调不减阅读 5,258评论 1 0
  • 集成学习是一种将几种机器学习模型组合成一个模型的元算法(meta-algorithm),以减小方差(例如:Bagg...
    AiFany阅读 3,754评论 0 0
  • [TOC] About Trs 只是阅读过程中对其中一些进行注脚而已,更确切的内容还是英文原文来的清晰,有些翻译反...
    mrlevo520阅读 4,988评论 0 0
  • 一般来说,通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能,这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用,比如在kaggle...
    尘嚣看客阅读 19,757评论 3 19
  • 为什么使用集成算法  简单算法一般复杂度低,速度快,易展示结果,但预测效果往往不是特别好。每种算法好像一种专家,集...
    xieyan0811阅读 14,094评论 0 7

友情链接更多精彩内容