model ensembling

模型集成是一种强大的技术，可以在任务中取得最佳成果。它通过将多个不同模型的预测结果汇集在一起，从而得到更好的预测结果。集成的基本假设是，不同模型的良好表现可能是因为它们从不同的角度观察数据并做出预测，每个模型都得到了数据真相的一部分。将每个模型的观点汇聚到一起，就可以得到更准确的结果。\[1\]

近年来，一种成功的基本集成方法是宽且深的模型类型，它结合了深度学习和浅层学习。这种模型联合训练一个深度神经网络和一个大型的线性模型，以实现模型集成的目的。另外，集成的模型应尽可能好，同时尽可能不同，这意味着使用非常不同的构架，甚至使用不同类型的机器学习方法。一种有效的方法是将基于树的方法和深度神经网络进行集成，因为它们提供了不同的信息，可以改进集成结果。\[2\]\[3\]

总而言之，模型集成是一种通过汇集多个模型的预测结果来提高预测准确性的技术。它依赖于不同模型从不同角度观察数据并做出预测的假设，并通过将每个模型的观点汇聚到一起来得到更准确的结果。近年来，宽且深的模型类型以及将基于树的方法和深度神经网络进行集成的方法在实践中取得了成功。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [模型集成（model ensembling）](https://blog.csdn.net/weixin_47492805/article/details/130448661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [谈谈深度学习中的模型集成](https://blog.csdn.net/AnneQiQi/article/details/104015889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]