task6-模型融合

最新推荐文章于 2024-10-29 16:35:52 发布
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本文详细介绍了如何使用Stacking方法进行模型融合，通过将评分最高的模型作为基准，与其他模型进行融合，以提升整体预测精度。示例代码展示了如何使用mlxtend库实现StackingCVClassifier，并评估融合后的模型性能。

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【模型融合（2天）】 模型融合，模型融合方式任意，并结合Task5给出你的最优结果。 例如Stacking融合，用你目前评分最高的模型作为基准模型，和其他模型进行stacking融合，得到最终模型及评分结果。 


from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier, StackingClassifier

s_clf = StackingClassifier(classifiers=[linear_svc, xgb_model, lgb_model], 

                             meta_classifier=lr, use_probas=True, verbose=3)

s_clf.fit(X_train_std, y_train)


# 评估 Stacking 模型

model_metrics(s_clf, X_train_std, X_test_std, y_train, y_test)

 

 

 

 

 

 


 

最优：https://github.com/LittleSix1/Datawhale/blob/master/Datawhale.ipynb

集成学习（四）——Blending和Stacking
liuxingxing_sun的博客
05-11 556
文章目录Blending集成学习算法简介案例决策边界 Blending集成学习算法 简介 Blending集成学习方式如下： (1) 将数据划分为训练集和测试集(test_set)，其中训练集需要再次划分为训练集(train_set)和验证集(val_set)； 在此步骤中，总的数据集被分成训练集（80%）和测试集（20%），在这80%的训练集中再拆分训练集（70%）和验证集（30%）。因此拆分后的数据集由三部分组成：训练集80%* 70% 、测试集20%、验证集80%* 30% 。训练集是为了训练模型，
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现
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10-17 1万+
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数据挖掘项目--模型融合
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03-13 583
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集成学习-Stacking
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03-12 1345
转自  https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/classifier/StackingClassifier/   (英文版)(感觉是原创)(推荐)http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677  (中文版)StackingClassifierAn ensemble-learning met...
Python mlxtend库：扩展机器学习功能
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10-05 1698
更多Python学习内容：ipengtao.com机器学习是现代数据科学中至关重要的领域，Python 生态系统中有许多流行的库如 Scikit-learn 提供了丰富的机器学习功能。然而，随着应用需求的多样化，有时标准库并不能满足所有需求。mlxtend（机器学习扩展库）应运而生，它提供了一组扩展功能，旨在补充现有机器学习库的不足，如数据预处理、分类器集成、频繁项集和关联规则挖掘等。mlxten...
task6-网格搜索与模型融合
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04-16 772
网格搜索与模型融合 任务： 1）进一步通过网格搜索法对3个模型进行调优（用5000条数据，调参时采用五折交叉验证的方式），并进行模型评估，展示代码的运行结果。(可以尝试使用其他模型) 2）模型融合，模型融合方式任意，并结合之前的任务给出你的最优结果。例如Stacking融合，用你目前评分最高的模型作为基准模型，和其他模型进行stacking融合，得到最终模型及评分结果。 下面具体介绍网格搜索、交叉...
【多模态融合】BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Representation
cjy_colorful0806的博客
04-18 1413
自动驾驶系统上往往部署了多个传感器，例如，Waymo 的自动驾驶汽车有 29 个摄像头、6 个雷达和 5 个激光雷达。不同的传感器提供互补信号：例如，摄像头捕获丰富的语义信息，LiDAR 提供准确的空间信息，而雷达提供即时速度估计。因此，多传感器融合对于准确可靠的感知具有重要意义。
二手车交易价格预测_Task5_模型融合
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二手车交易价格预测是一个典型的回归问题，涉及到机器学习中的模型融合技术。模型融合是将多个预测模型的输出结合在一起，以获得更准确的预测结果。在本任务中，我们看到多种模型被引入，包括线性回归、决策树、随机...
Joint Classification and Regression via Deep Multi-Task Multi-Channel Learning f_and me
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为此，提出了一种深度多任务多通道学习（Deep Multi-Task Multi-Channel Learning, DM2L）框架，用于同时进行脑疾病分类和临床评分回归，使用MRI数据和受试者的个人资料。 具体来说，首先以数据驱动的方式从MRI图像...
【论文解读】BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Representation
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多传感器融合对于准确可靠的自动驾驶系统至关重要。最近的方法基于点级融合：用相机功能增强LiDAR点云。然而，相机到激光雷达的投影丢弃了相机特征的语义密度，阻碍了这些方法的有效性，特别是对于面向语义的任务（如3D场景分割）。本文提出了一种高效通用的多任务多传感器融合框架BEVFusion。它将多模态特征统一在共享鸟瞰图（BEV）表示空间中，很好地保留了几何和语义信息。为了实现这一目标，我们通过优化的BEV池来诊断和解除视图转换中的关键效率瓶颈，将延迟减少了40倍以上。
IMM交互多模型算法
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采用交互多模型算法（IMM）对机动目标进行跟踪的实现
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前言 机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，于是写篇博客来介绍，主要想解决： 什么是融合？ 几种方式融合 基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等 什么是融合？ 构建并结合多个学习器来完成学习任务，我们把它称为模型融合或者集成学习。不同的模型有各自的长处，具有差异性，而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势，让这些相对较弱的模型（学习器）通...
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这篇博文主要参考了2017 年的WWW的paper《Model Ensemble for Click Prediction in Bing Search Ads》。虽然这里的model ensemble用到的场景是点击预测，但是其中的思想可以用在任意的使用机器学习的场景。首先要说的是，这篇文章里介绍的模型融合策略是基于GBDT（XGBOOST）、DNN和LR这三种基本的分类器。（其实在实战中用的最多
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qq_35358021的博客
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Python模型融合是一种将多个模型组合在一起以提高整体表现的技术。在机器学习比赛中，特别是团队参与的比赛中，模型融合是一个重要的手段，可以在模型相差较大但表现良好的情况下显著提升结果。 在Python中，有几种常见的模型融合方法。其中一种是投票法（Voting），它通过集成多个模型的预测结果，并根据多数投票的原则来确定最终的预测结果。在使用Python进行投票法模型融合时，可以使用`sklearn.ensemble.VotingClassifier`类来实现。 另一种常见的模型融合方法是堆叠法（Stacking），它通过训练一个元模型来融合多个基模型的预测结果。在Python中，可以使用`mlxtend.classifier.StackingClassifier`类来实现堆叠法模型融合。 除了投票法和堆叠法，还有其他的模型融合方法，如加权平均、Bagging等。这些方法都可以在Python中通过相应的库和函数来实现。选择何种方法取决于具体的问题和数据集的特点。 总结起来，Python模型融合是一种将多个模型组合在一起以提高整体表现的技术。投票法和堆叠法是常见的模型融合方法，在Python中可以使用相应的库和函数来实现。具体选择哪种方法需要根据问题和数据集的特点来决定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [模型融合](https://blog.csdn.net/Lemon_pudding/article/details/108813638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python数据科学竞赛模型融合](https://blog.csdn.net/qq_43240913/article/details/110822100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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