Что такое штабелирование? Стекинг - один из трех широко используемых методов ансамбля в машинном обучении и его приложениях. Общая идея стекирования состоит в том, чтобы обучить несколько моделей, обычно с разными типами алгоритмов (также называемых базовыми учащимися), на данных поезда, а затем вместо того, чтобы выбирать лучшую модель, все модели агрегируются / передаются с использованием другой модели (мета-ученик ), чтобы сделать окончательный прогноз. Входные данные для метаученика..

Метод ансамбля — один из самых фундаментальных алгоритмов классификации и регрессии в мире машинного обучения. На выборах мы знаем, что кандидат победит, когда он наберет максимальное количество голосов, то есть большинство голосов. Метод ансамбля имеет аналогичную базовую формулу, в которой мы объединяем прогнозы из группы предикторов (моделей), которые могут быть классификаторами или регрессорами, и в большинстве случаев прогноз лучше, чем один предиктор. Такие алгоритмы называются..

Как наставник по науке о данных, я рад углубиться в другую важную тему обучения ансамблю — стекирование. Стекирование, также известное как обобщение с накоплением, представляет собой мощный метод, который объединяет прогнозы нескольких моделей путем обучения метамодели на их прогнозах. Стекирование использует сильные стороны различных базовых моделей для повышения точности прогнозов и стало популярным методом в соревнованиях по машинному обучению и в реальных приложениях. В этом блоге мы..