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这篇文章主要介绍“Blending和Stacking的流程是什么”,在日常操作中,相信很多人在Blending和Stacking的流程是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Blending和Stacking的流程是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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Blending相较于Stacking来说要简单一些,其流程大致分为以下几步:
Stacking流程比较复杂因为涉及到交叉验证的过程,其流程与Blending类似,具体如下:
stacking 网上有两种解释,一种是单个模型进行5次交叉验证得到一个结果,然后对每个模型都进行相同的操作,此时训练集的维度为(#样本数目 x #模型数目);另一种是每个模型对数据的每一折输出一个结果,然后把每一折的结果拼接起来,此时的训练集维度(#样本数目 x 1)。
Blending的优点在于:
1.比stacking简单(因为不用进行k次的交叉验证来获得stacker feature)
2.避开了一个信息泄露问题:generlizers和stacker使用了不一样的数据集
3.在团队建模过程中,不需要给队友分享自己的随机种子
而缺点在于:
1.使用了很少的数据(是划分hold-out作为测试集,并非cv)
2.blender可能会过拟合(其实大概率是第一点导致的)
3.stacking使用多次的CV会比较稳健
到此,关于“Blending和Stacking的流程是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!