stacking模型融合波斯顿房价预测

Stacking模型融合是一种通过将多个基础模型的预测结果作为输入，再经过一层次的次级模型进行预测的方法。在波士顿房价预测中，使用了6个备选模型（Lasso，Ridge，SVR，KernelRidge，ElasticNet，BayesianRidge）进行了Stacking模型融合。
首先，这6个备选模型的预测结果被组合成一个(1458, 6)大小的预测矩阵。然后，将这个预测矩阵加入到训练集中，扩大了特征量。使用扩充后的训练集来训练Stacking模型，最终得分为0.1018。这表明再次训练后的模型性能更好。

接下来，还尝试了使用加权平均的方法进行模型融合。根据备选模型的得分情况，选择了得分最佳的6个模型，并根据它们的得分情况分配了权重。具体的模型和权重信息未提供。

最后，通过将Stacking模型融合后的数据再次加入原训练集中，并训练Stacking模型，得到了最终的预测模型。该模型在测试集上的预测结果为0.1178。提交到Kaggle平台后，该项目成功挤进前3%。

总结一下，Stacking模型融合在波士顿房价预测中被使用，并且通过将多个备选模型的预测结果进行组合和集成，得到了更好的预测性能。

相关问题

波斯顿房价预测stacking

根据引用，波士顿房价预测比赛的目标是根据79个描述房屋特征的属性，对房屋的最终售价进行预测。这是一个典型的回归问题，评估指标是均方根误差（RMSE），为了均衡考虑价格高低对结果的影响，使用了对数转换计算RMSE。根据引用，可以使用特征工程来创建新的特征，例如将"oMSZoning"和"TotalHouse"相乘得到新的特征" _oMSZoning_TotalHouse"。根据引用，与房价（SalePrice）相关性较高的变量包括房屋的整体评分、地上面积、车库容量、车库面积、地下室总面积、一楼平方英尺、完整浴室、地上房间总数和建造年份。可以通过可视化观察特征与房价的关系来进一步分析。

stacking模型融合

Stacking是一种模型融合的技术，它将多个不同的模型组合在一起，形成一个更强大的模型来进行预测。Stacking的基本思想是：将多个基本模型的输出结果作为新的训练集，再训练一个新的模型来预测目标变量。

Stacking的步骤如下：

1. 将数据集分成训练集和测试集。

2. 将训练集分成K个折叠（K-Fold）。

3. 对于每一个折叠，使用K-1个折叠的数据训练多个基本模型，并将基本模型对剩余的折叠数据的预测结果保存下来。

4. 对于每一个测试集样本，使用多个基本模型进行预测，并将预测结果保存下来。

5. 将基本模型的预测结果和测试集样本的特征值作为新的训练集，再训练一个新的模型进行预测。

Stacking的优点是可以有效地将多个不同的模型组合在一起，形成一个更强大的模型来进行预测，从而提高预测的准确性和稳定性。但是，Stacking也需要更多的计算资源和时间来训练和预测。