关于ensemble的一些想法

最新推荐文章于 2021-11-24 01:11:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjucor/article/details/88033962
本文探讨了Ensemble方法在提升模型效果和稳定性方面的重要性。强调了在Ensemble中包含1到2个表现优秀模型及多样化的模型组合的价值，即使部分模型效果不佳，整体上仍能增强预测能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. ensemble一定要有1,2个表现比较好的model，然后剩下的model越diverse越好（即使效果不好，ensemble也许仍然可以提升效果）（ELO）

2. ensemble自后结果会变得稳定很多（HWI）

如何通过Ensemble提高机器学习性能
绎岚科技的博客
06-15 2436
每个模型都在其特有的数据子集上训练，并且最终的预测是所有模型预测的加权平均（通常是等权重的）。随机森林和极端随机树是更高级的版本，它们不仅随机选择数据样本，还随机选择特征（在随机森林中）或特征和数据的顺序（在极端随机树中），以此来增加模型的随机性和减少过拟合的风险。在实际应用中，这些方法通常需要调整一些参数，比如装袋的数量、树的最大深度、节点分裂的最小重要性等，以达到最佳的性能。提高模型的多样性：由于每棵树考虑的特征子集都是随机的，因此构建出来的树之间具有更多的多样性，这有助于提高整体模型的泛化能力。
机器学习-单一模型/Ensemble模型-误差率解析
Santorinisu Blogs
02-22 911
Section I: Code Bundle and Result Analyses 第一部分：代码 from scipy.special import comb import math import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings("ignore") plt.rcParams['figure.dp...
Ensemble Learning
weixin_34355881的博客
07-11 168
Ensemble Learning是机器学习里最常见的建模方法，RandomForest 和 GBDT 采用了Ensemble Learning模式，只是具体方法不同。 下面简单翻译下一https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/questions-ensemble-modeling/这篇文章，再来理解一下Ensemble Learning模式。...
Ensemble Learning入门
Jackie_Zhu的专栏
08-26 2854
在机器学习中，已经有了许许多多的模型，比如SVM，逻辑回归等等，这些算法有各自的优缺点，并且每种算法也可以产生非常多的不同的模型。如果把这些算法都结合起来，取其所长，或者说把一些比较弱的分类器结合起来形成一个强分类器（boosting），就可以得到更优的模型
Ensemble learning 概述
BradleyBill的专栏
05-14 2975
在机器学习和统计学习中, Ensemble Learning(集成学习)是一种将多种学习算法组合在一起以取得更好表现的一种方法。与 Statistical Ensemble(统计总体，通常是无限的)不同，机器学习下的Ensemble 主要是指有限的模型相互组合，而且可以有很多不同的结构。相关的概念有多模型系统、Committee Learning、Modular systems、多分类器系统等
2021：Greedy Gradient Ensemble for Robust Visual Question Answering
weixin_42653320的博客
09-02 777
摘要 语言偏见是视觉问答中的一个关键性问题，即经常利用数据集偏见而不是图像信息来做最后的决定，导致模型在域外分布数据的糟糕表现和不充分的视觉解释性。本文提出一种新的去偏框架--Greedy Gradient Ensemble(GGE)，结合多个偏见模型以进行去偏见的模型学习。由于贪婪策略，GGE迫使有偏见的模型优先过度拟合有偏见的数据分布，使得基本模型关注于有偏见模型难以解决的例子。实验表明我们的方法更好的利用了视觉信息，并在未使用额外注释的数据集VQA-CP上实现了最先进的表现。 一、...
Ensemble-boosting（一）
weixin_36749157的博客
09-06 495
本周想要整理的算法包括，前向分布算法、adaboost、提升树算法、GBDT/GBRT、Xgboost、lightgbm… 写在前面 写这篇笔记是因为组内分享的内容，分享的对象有很多是跨专业的同学，普遍反映理论推导枯燥而且似乎没有用处。在和小伙伴讨论之后，今天一直在思考理论学习的意义，抄袭一下陈天奇大佬的观点。首先，对理论的学习让我们在工作学习中知道自己在做什么；其次理论推导有利于工程实现。当然，...
NMT优化--Ensemble Decoding
weixin_45337615的博客
12-10 552
理论部分 来自于nmt-book 6.1 一种在机器学习中常见的技术是不止为你的问题建立一个系统，而是多个并且将他们合并，这种技术叫ensemble of systems。对神经网络来说，一种策略是使用不同的初始值或者在训练进程中停在不同的点。 为什么这会有作用呢，一种直觉是每个系统都会犯不同的错。当两个系统同意一种观点时，他们很可能都是正确的，而不是都错的。就像人们在选举时一起开会投票。 将集成方法应用到神经机器翻译中，我们必须解决两个子问题： 产生备用子模型 合并他们的输出 生成候选模型 当我们
Reliable Evaluation of Adversarial Robustness with an Ensemble of Diverse Parameter-free Attacks
u013775900的博客
08-10 1264
Reliable Evaluation of Adversarial Robustness with an Ensemble of Diverse Parameter-free Attacks (ICML2020) 对抗防御的评价往往是不充分的 因此给了一个错误的鲁棒性的印象。 评估中常见的陷阱是攻击的超参数调整不当、梯度模糊或掩蔽。 在本文中，我们首先提出两个PGD攻击的扩展，以克服由于次优步长和目标函数问题而导致的失败。然后，我们将我们的新攻击与两个互补的现有攻击相结合，形成一个无参数、可计算且独
Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading An Ensemble Strategy
weixin_37958272的博客
11-24 1337
Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading An Ensemble Strategy 股票交易策略在投资中起着关键作用。然而，在复杂多变的股票市场上设计一个有利可图的策略是很有挑战性的。在本文中，我们提出了一种采用深度强化方案的集合策略，通过最大化投资收益来学习股票交易策略。我们训练了一个深度强化学习代理，并使用三种actor-critic based算法获得了一个集合交易策略。近端策略优化（PPO）、Advantage Actor Cri
关于树的几个ensemble模型的比较（GBDT、xgBoost、lightGBM、RF） - 优快云博客1
08-03
1. 显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标 2. 公式推导里用到了二阶导数信息，而普通的GBDT只用到一阶 3. 允许使用column(feature)
【ML】集成模型(Ensemble)接口及案例
0x00
10-13 1194
sklearn.ensemble接口
Ensemble算法
AAAAAAAKing的博客
03-26 3288
What's up everybody, welcome back to my channel! hi，how are ya ! 上周跟大家分享了随机森林算法的应用，这周我准备把Ensemble算法原理跟大家分享一下（有些地方会解释的不太清楚，见谅 ），主要参考的是台大李宏毅教授的机器学习课程。李宏毅教授讲机器学习和深度学习课程个人认为还是非常不错的，如果各位感兴趣的话可以直接去搜索一下。 ...
＜机器学习＞＜详解＞Ensemble 集成学习算法
recowng的博客
09-18 2152
Ensemble 集成学习 什么是集成学习思想？ 将多个分类器的预测结果结合起来 用来组合的分类器叫做 基分类器(base classifiers) Ensembles通常比组成他的基分类器效果好 我们使用投票(少数服从多数)或加权投票来决定最终结果 Example: 训练KNN，朴素贝叶斯，逻辑回归这三种分类器 对一个新样本分类时，结合三个分类器的结果，少 数服从多数 集成学习的错误率: 当一个ensemble由25个相同的基分类器组成，那么 他的错误率就等于基分类器的错误率.
Ensemble几种方式原理
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kaggle-ensembling guideblendnigstacking代码模型融合接口常见的 Ensemble 方法有这么几种：Bagging：使用训练数据的不同随机子集来训练每个 Base Model，最后进行每个 Base Model 权重相同的 Vote。也即 Random Forest 的原理。Boosting：迭代地训练 Base Model，每次根据上一个迭代中预测错误的情况修...
MODEL-ENSEMBLE TRUST-REGION POLICY OPTIMIZATION
KunBB的博客
09-19 1382
文献目录 文章目录1. INTRODUCTION 1. INTRODUCTION Model-based方法需要学习模型的非常严格的形式，并且需要仔细的调优才能使它们适用。尽管将基于模型的算法扩展到深度神经网络模型是一个简单的想法，但迄今为止，成功的应用相对较少。 基于模型的强化学习的标准方法在模型学习和政策优化之间交替。 在模型学习阶段，从与环境的相互作用中收集样本，并使用监督学习将动态模型拟...
机器学习中的集成学习
u014514939的博客
08-08 456
一.Voting 从最简单的Voting说起，这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，那么就采取投票制的方法，投票多者确定为最终的分类。 二.Averaging 对于回归问题，一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权平均。权值可以用排序的方法确定，举个例子，比如A、B、C三种基本模型，模型效果进行排名，假设排名分别是1，2，3，那么给这三个模型赋予的权值分别是...
Ensemble Strategy详解（附Stacking集成算法详解）
Ἥλιος
07-12 4946
Ensemble Strategy详解 第四次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容来自于《机器学习》和网上查阅到的资料，以及自己的一些见解。 　　这篇文章旨在综述集成策略，内容并不涉及到公式推导，因此，这里就不再分开进行相关数学推导的阐述了，下面直接进入主题。 学习器结合的优点 　　1.统计的原因 　　...
模型集成(Model Ensemble)
qq_16117931的博客
10-27 7150
模型集成(Model Ensemble) 模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。 模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。 常用的model ensemble方法有：投票(voting), 平均(averaging), 堆叠(Stacking)，非交叉堆叠(Blendin
目前我有一些分为1、2、3、4四个等级的样本，目前我的任务是想要将这些样本的标签改变为100分的打分制，目前的想法是想要先学习四个样本的特征，同时利用不同样本之间的对比，从而将四个等级的标签扩展到100分的打分中，可以用什么样的方式
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07-17
也可以考虑使用数据驱动的方法来设定初始分数，例如，如果有一些专家打分的样本，可以用这些样本来校准。 2. **模型评估**：由于我们最终的目标是得到一个0-100的连续分数，我们可以使用回归任务常用的评估指标，如...
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