概念：stacking簡單理解就是講幾個簡單的模型，一般採用將它們進行k折交叉驗證輸出**結果，然後將每個模型輸出的**結果合併為新的特徵，並使用新的模型加以訓練。
參考鏈結如下：概念介紹
stacking融合，用你目前評分最高的模型作為基準模型，和其他模型進行stacking融合，得到最終模型及評分結果。
# 構建 stacking 模型，使用 svm 作為最後的融合模型
s_clf = stackingclassifier(classifiers=[lr_model, svm_model, dt_model],
meta_classifier=svm_model, use_probas=true, verbose=3)
s_clf.fit(x_train, y_train)
model_evaluate(lr_model, x_train, x_test, y_train, y_test)
訓練集： 0.7974
測試集： 0.8080
precision:
訓練集： 0.7196
測試集： 0.7484
recall:
訓練集： 0.3238
測試集： 0.3371
f1-score:
訓練集： 0.4466
測試集： 0.4648
auc:
訓練集： 0.8015
測試集： 0.8010
資料探勘實戰（六） 模型融合
如圖，上半部分是用乙個基礎模型進行5折交叉驗證。拿出四折作為training data，另外一折作為testing data。每一次的交叉驗證包含兩個過程，1.基於training data訓練模型 2.基於training data訓練生成的模型對testing data進行 在整個第一次的交叉驗...
模型融合 Stacking Blending
模型融合是指通過分層對模型進行整合，比如以兩層為例，第一層為基學習器，使用原始訓練集訓練基學習器，每個基學習器的輸出生成新的特徵，作為第二層模型的輸入，這樣就生成了新的訓練集 第二層模型在新的訓練集上再進行訓練，從而得到融合的模型。stacking stacking是模型融合的常用方法，重點是在第一...
keras模型融合
1.構建模型 模型1 33次風運動 defmodel1 ipt layer1 dense units 512,input dim input node,kernel initializer normal activation sigmoid name layer1 ipt layer2 dense ...