Stacking:机器学习集成模型之堆叠各种模型及工具源码 机器学习源码

堆码 简述 主要的三类集成学习方法为装袋,提升和堆叠。目前,大型的数据挖掘比赛(如Kaggle),排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测,第$ j $个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第$ i $个样本的第$ j $个特征值,同理,预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集,最后再对测试集进行预测。 具体原理讲解参考,简单来说,集成学习其实都是将基本模型组合形成更优秀的模型,Stacking也不例外。stacking是各个算法训练全样本的结果再用一个元算法融合这些结果,它可以选择使用网格搜索和交叉验证。 Mlxtend框架 基本上,现代传统机器学习领域的库基本上被sciket-learn(sklearn)占领,如果你没有使用过sklearnlib,那就不能使用过机器学习算法进行数据挖掘。但是,自定义集成学习库依