stacking模型融合波斯顿房价预测
时间: 2024-06-12 12:09:09 浏览: 118
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。
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