什么是python模型集成

说明

1. 模型集成是指将一系列不同模型的预测结果集成在一起，以获得更好的预测结果。

2、

对于模型集成来说，模型的多样性非常重要。

Diversityisstrength.用于集成的模型应尽可能好，同时应尽可能不同。

同一个网络，使用不同的随机初始化，独立训练多次，然后集成，意义不大。更好的方法是使用结构非常不同的模型的集合，这样每个模型的偏差在不同的方向上相互抵消，结果会更稳定和准确。

实例

它们可以通过多种不同的方式进行整合，最简单的方式是取平均值：

final_preds = 0.25 * (preds_a + preds_b + preds_c + preds_d)

由于每个模型的性能会有所不同，更好的方法是加权平均：

final_preds = 0.5 * preds_a + 0.25 * preds_b + 0.1 * preds_c + 0.15 * preds_d

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。