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這篇文章主要介紹python模型集成是什么意思,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
說明
1、模型集成是指將一系列不同模型的預(yù)測結(jié)果集成在一起,從而獲得更好的預(yù)測結(jié)果。
2、對于模型集成來說,模型的多樣性非常重要。Diversityisstrength.用于集成的模型應(yīng)盡可能好,同時應(yīng)盡可能不同。
同一的網(wǎng)絡(luò),使用不同的隨機(jī)初始化,多次獨立訓(xùn)練,然后集成,意義不大。更好的方法是使用結(jié)構(gòu)非常不同的模型進(jìn)行集成,這樣每個模型的偏差就會在不同的方向上相互抵消,結(jié)果就會更加穩(wěn)定準(zhǔn)確。
實例
可以用多種不同的方法來集成它們,最簡單的辦法是,取平均:
final_preds = 0.25 * (preds_a + preds_b + preds_c + preds_d)
由于每一個模型的性能會有差距,所以更好的辦法是加權(quán)平均:
final_preds = 0.5 * preds_a + 0.25 * preds_b + 0.1 * preds_c + 0.15 * preds_d
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