python模型集成实例分析
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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,从而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。
同一的网络,使用不同的随机初始化,多次独立训练,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进行集成,这样每个模型的偏差就会在不同的方向上相互抵消,结果就会更加稳定准确。
实例
可以用多种不同的方法来集成它们,最简单的办法是,取平均:
final_preds = 0.25 * (preds_a + preds_b + preds_c + preds_d)
由于每一个模型的性能会有差距,所以更好的办法是加权平均:
final_preds = 0.5 * preds_a + 0.25 * preds_b + 0.1 * preds_c + 0.15 * preds_d
Python的优点有哪些
1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;
2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;
3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;
4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;
5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。
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文章名称:python模型集成实例分析
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