询问一个关于集成学习的问题
假设有3个2分类模型作为基模型，最后预测结果想取三个模型的综合预测结果，除了像rf一样的投票表决外，有没有什么其他方法可以从理论上推出各个模型的权重，就像adaboost一样，求推荐相关的论文或者代码实战案例#技术栈#
2019-10-13 10:47 已编辑 中国原子能科学研究院 算法工程师
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Panini
上海交通大学 算法工程师
感觉这个问题问得有点。。。
北海-
华中科技大学 算法工程师
Stack模型集成方法就可以
我酸了
中国电影资料馆 算法工程师
blending集成可以了解一下，不过一般并没有什么用，容易过拟合
想吃烧烤了
字节跳动_User Growth_Data analyst
如果用stack的方法的话，是可以建立second-layer model的，就是把base model的output作为second-layer model的input, 最后选择second-layer model得到second-layer 的output. 我做过一个kaggle competition就是用这种方法提高了准确度。楼主可以参考一下，不过这个是regression问题，原理应该是一样的。 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
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给一个offer求了：他也还好吧，跟大部分人比他算是很幸运的了，感觉他三句话离不开北大，但是如果他出生在距离北京八中50公里以外的河北省，他的人生会截然不同诶。京津冀总给人一种特别割裂的感觉。 点赞 评论 收藏
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