以下是为您整理出来关于【模型融合】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
XGBoost原理：https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 python实现：https://www.cnblogs.com/harekizgel/p/7683803.html 算法优势和调参：http://www.cnblogs.com/mfryf/p/6293814.html 原文：https://www.cnblogs.com/zhenpengwang/p/10898637.html
● bagging和boosting的区别 参考回答： Bagging是从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,然后对所有基模型预测的结果进行综合操作产生最终的预测结果。 Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化,最后以一定的方式将基分类器组合成一个强分类器。 Bagging的训练集是在原始集中有放回的选取,而Boosting每轮的训练集不变,只是训练集中的每个样本在分类器中的权重都会发生变化...
一、算法原理 模型融合：Voting（投票法）、Blending（线性混合）、Stacking（堆叠）。 模型融合，不是说随意的融合能够达到好的效果。进行融合时，所需集成个体应该好而不同。好指的是个体学习器的性能要好，不同指的是个体模型的类别不同。 （1）Voting 这里举个西瓜书的例子，在介绍例子之前，首先提前介绍简单投票法，以分类问题为例，就是每个分类器对样例进行投票，哪个类别得到的票数最多的就是融合后模型的结果。在上面的例...