写一段代码build ensemble model by continued-value mean fusion
时间: 2024-03-18 15:42:16 浏览: 14
以下是一个使用 Python 实现的简单的 continued-value mean fusion 集成模型的示例代码:
```python
import numpy as np
# 首先,我们需要定义多个模型的预测结果
model1_preds = np.array([0.8, 0.9, 0.6, 0.7, 0.5])
model2_preds = np.array([0.7, 0.6, 0.9, 0.8, 0.4])
model3_preds = np.array([0.9, 0.5, 0.7, 0.6, 0.3])
# 接下来,我们可以定义每个模型的权重。这里我们使用了模型在验证集上的准确率作为权重
model1_weight = 0.7
model2_weight = 0.2
model3_weight = 0.1
# 对每个模型的预测结果进行加权平均
ensemble_preds = (model1_weight * model1_preds +
model2_weight * model2_preds +
model3_weight * model3_preds)
# 对加权平均后的结果进行取平均,得到最终的预测结果
final_preds = np.mean(ensemble_preds)
print("Final prediction: ", final_preds)
```
在这个例子中,我们假设有三个模型的预测结果,每个模型的权重分别为 0.7、0.2 和 0.1。我们首先对每个模型的预测结果进行加权平均,得到一个加权后的结果。然后对加权后的结果进行取平均,得到最终的预测结果。