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  • 机器学习——集成学习之Stacking

     摘自:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464

    Stacking方法是指训练一个模型用于组合其他各个模型。首先我们先训练多个不同的模型,然后把之前训练的各个模型的输出为输入来训练一个模型,以得到一个最终的输出。理论上,Stacking可以表示上面提到的两种Ensemble方法,只要我们采用合适的模型组合策略即可。但在实际中,我们通常使用logistic回归作为组合策略。

    如下图,先在整个训练数据集上通过bootstrap抽样得到各个训练集合,得到一系列分类模型,称之为Tier 1分类器(可以采用交叉验证的方式学习),然后将输出用于训练Tier 2 分类器。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9016763.html
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