stacking模型融合波斯顿房价预测
时间: 2024-06-12 20:09:09 浏览: 16
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模型融合分类
Stacking模型融合是一种集成多个分类器的方法,它通过训练多个不同类型的分类器,并将它们的输出作为输入来训练一个“元分类器”,以获得更好的性能。
下面是Stacking模型融合分类的基本步骤:
1. 准备数据集:将训练集和测试集划分为K个折叠,每个折叠都包含相同数量的数据点。
2. 训练不同类型的分类器:使用每个折叠中的数据训练多个不同类型的分类器。
3. 生成元特征:用每个分类器对训练集和测试集进行预测,并将这些预测输出作为新的特征。
4. 训练元分类器:使用新生成的特征来训练元分类器,通常使用逻辑回归等简单的线性模型。
5. 预测测试集:使用元分类器对测试集进行预测。
Stacking模型融合的优点是可以利用不同类型的分类器的优势,从而获得更好的性能。缺点是需要更多的计算和时间来训练多个分类器,并且需要仔细调整模型参数以避免过拟合。
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