資料探勘 模型融合

在模型調參結束後，我我們就可以進行模型融合了

這是最後也是乙個相當重要的環節，方式大概有有以下幾種

模型融合是比賽後期乙個重要的環節，大體來說有如下的型別方式。

簡單加權融合:

stacking/blending:

boosting/bagging（在xgboost，adaboost,gbdt中已經用到）:

什麼是 stacking

簡單來說 stacking 就是當用初始訓練資料學習出若干個基學習器後，將這幾個學習器的**結果作為新的訓練集，來學習乙個新的學習器。

具體可以參看西瓜書。

簡單加權平均，結果直接融合

對於分類，同樣的可以使用融合方法，比如簡單投票。voting即投票機制，分為軟投票和硬投票兩種，其原理採用少數服從多數的思想。

stacking是一種分層模型整合框架。

以兩層為例，第一層由多個基學習器組成，其輸入為原始訓練集，第二層的模型則是以第一層基學習器的輸出作為訓練集進行再訓練，從而得到完整的stacking模型, stacking兩層模型都使用了全部的訓練資料。

其主要思路是把原始的訓練集先分成兩部分，比如70%的資料作為新的訓練集，剩下30%的資料作為測試集。

在第一層，我們在這70%的資料上訓練多個模型，然後去**那30%資料的label，同時也**test集的label。

在第二層，我們就直接用這30%資料在第一層**的結果做為新特徵繼續訓練，然後用test集第一層**的label做特徵，用第二層訓練的模型做進一步**

資料探勘 模型融合

模型融合是比賽後期乙個重要的環節，大體來說有如下的型別方式。簡單加權融合 stacking blending boosting bagging 在xgboost，adaboost,gbdt中已經用到 1 平均融合 對於回歸問題，乙個簡單直接的思路是取平均。也可以採用加權平均，而權值可以用排序的方法確...

資料探勘實戰（六） 模型融合

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零基礎入門資料探勘 Task5 模型融合

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