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【机器学习】集成学习之Stacking(堆叠泛化)
Stacking(有时候也称之为stacked generalization,堆叠泛化)是指训练一个模型用于组合 (combine)其他各个模型。即首先我们先训练多个不同的模型,然后再以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。如果可以选用任意一个组合算法,那么理论上,Stacking可以表示前面提到的各种Ensemble方法。然而,实际中,我们通常使用单层logisti
【机器学习】集成学习之Stacking(堆叠泛化)
Stacking(有时候也称之为stacked generalization,堆叠泛化)是指训练一个模型用于组合 (combine)其他各个模型。即首先我们先训练多个不同的模型,然后再以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。如果可以选用任意一个组合算法,那么理论上,Stacking可以表示前面提到的各种Ensemble方法。然而,实际中,我们通常使用单层logisti
到底了