美文网首页
2020-04-04 二手车交易价格预测 task4 模型融合总

2020-04-04 二手车交易价格预测 task4 模型融合总

作者: 陶龙_c687 | 来源:发表于2020-04-04 21:25 被阅读0次

总结一:模型融合是为了引入更多因素,使得模型的性能更加稳定,泛化能力更强

总结二:理论上说,模型的差异性越强,融合后的效果越好

总结三:模型融合的权重是个微妙的问题,粗略可以根据单个模型的性能指标赋权,要反复尝试

总结四:模型融合前如果能先集成效果或许会更好,如集成xgboost和ensemble-SVM的融合

总结五:若某个单模型效果很一般,也可以考虑进行融合,权重小一些即可,会有意想不到的效果

相关文章

  • 2020-04-04 二手车交易价格预测 task4 模型融合总

    总结一:模型融合是为了引入更多因素,使得模型的性能更加稳定,泛化能力更强 总结二:理论上说,模型的差异性越强,融合...

  • 二手车交易价格预测-EDA

    探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)简称EDA,往往是我们了解、挖掘数据的至关重要...

  • Kaldi命令词识别(续)

    task4 : 特征提取(FMCC) 完成了语言模型的构建,下面开始生成声学模型部分,首先对语音文件进行特征提取,...

  • 推荐系统陈开江 - C6 模型融合

    哪几个部分?一阶模型融合,线性模型树模型二阶模型融合,FM高阶模型融合,Wide and Deep 1 线性模型和...

  • 贷款违约预测5-模型融合

    在前面的第4部分中,我们完成了模型的建模部分,我们也尝试着使用多个模型看看实际效果。在实际的比赛中,通过融合多个不...

  • 阿里双十一智能全链路压测

    模型预测:采集往年大促业务数据,制定预测样本,通过预测算法,预测当前大 促峰值模型。压测模型智能划分和计算:将模型...

  • 集成学习

    Boosting算法 Boosting的主要思想就是通过每一轮的训练得到模型的预测效果,来更新模型的权重到总模型中...

  • 80. TensorFlow教程(四)房价预测

    本文介绍实战房价预测模型,内容如下: 房价预测模型介绍 使用TensorFlow实现房价预测模型 使用Tensor...

  • rf、adaboost、gbdt

    一:模型融合 模型融合又叫集成学习,由若干弱模型合成强模型。即每个分类器都是欠拟合的 二:模型三要素 2.1:模型...

  • 8.Model_ensemble_basics

    1模型融合 1.1载入数据 1.2 投票器模型融合(VotingClassifier) 1.3 Bagging 1...

网友评论

      本文标题:2020-04-04 二手车交易价格预测 task4 模型融合总

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/lavsphtx.html