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建筑沙盤模型公司融合方法概述的行為和特征

文章來源:admin人氣:發表時間:2017-05-04 09:47:17

建筑沙盤模型公司用數學語言描述的一類模型。數學模型可以是一個或一組代數方程、微分方程、差分方程、積分方程或統計學方程,也可以是它們的某種適當的組合,通過這些方程定量地或定性地描述系統各變量之間的相互關系或因果關系。除了用方程描述的數學模型外,還有用其他數學工具,如代數、幾何、拓撲、數理邏輯等描述的模型。需要指出的是,數學模型描述的是系統的行為和特征而不是系統的實際結構。
模型公司之前每次打比賽都只做了前兩部分,最后的模型融合就是簡單的加權平均,對于進階的Stacking方法一直沒嘗試,這幾天摸索了一下還是把Stacking方法給弄懂了。(本文重點講解Stacking,Bagging和Boosting有很多權威的好教程,所以不詳細介紹)最早的Stacking思想早些年就有論文發表,但是應用Stacking方法到比賽中的相關文章還是少之甚少,這有兩篇KAGGLE ENSEMBLING GUIDE、HUMAN ENSEMBLE LEARNING講的很棒,但是之前因為理解不到位,有幾處卡住了。在@Wille 的文章如何在 Kaggle 首戰中進入前 10%中Stacking只是作為一部分提到。因模型公司此決定自己寫一篇關于模型融合的文章。本文不涉及到各個算法原理層次的深度,目的在于從宏觀上幫助理解這幾個模型融合方法。模型融合其實也沒有想象的那么高大上,從最簡單的Voting說起,這也可以說是一種模型融合。假設對于一個二分類問題,有3個基礎模型,那么就采取投票制的方法,投票多者確定為最終的分類。
對于回歸問題,一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權平均。權值可以用排序的方法確定,舉個例子,比如A、B、C三種基本模型,模型效果進行排名,假設排名分別是1,2,3,那么給這三個模型賦予的權值分別是3/6、2/6、1/6 這兩種方法看似簡單,其實后面的高級算法也可以說是基于此而產生的,Bagging或者Boosting都是一種把許多弱分類器這樣融合成強分類器的思想。


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