机器学习-集成算法3

层叠

机器学习-集成算法3

  • 层叠训练过程分为两步,首先将训练集分为两个子集,第一个子集用于训练基分类器。
    机器学习-集成算法3
  • 第二步使用第二个子集作为基分类器的输入得到相应的预测结果,和目标数据构成新的数据集作为元分类器(blender或meta-classifier)的输入。
    机器学习-集成算法3
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    特点
  • 降低泛化误差
  • 提升模型的整体表现能力
  • 增加模型的复杂度,导致时间、计算成本较大
  • 用于kaggle、科研