ensemble learnning
时间: 2023-10-26 14:05:40 浏览: 40
集成学习是一种机器学习方法,通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。它可以用于分类问题集成、回归问题集成、特征选取集成、异常点检测集成等。集成学习的主要问题有两个,第一是如何得到若干个个体学习器,第二是如何选择一种结合策略,将这些个体学习器集合成一个强学习器。个体学习器是构成集成学习的基本单位,它们可以是不同的算法或是同一个算法的不同参数设置。结合策略是指如何将个体学习器的预测结果结合起来得到最终的预测结果。其中一种常见的结合策略是平均法,即将个体学习器的预测结果进行平均。除了平均法,还有其他的结合策略,比如投票法、加权平均法等。
相关问题
ensemble machine learning cookbook
《集成机器学习手册》是一本涵盖各种机器学习模型和技术的指南。这本书适合机器学习初学者和专业人士,提供了丰富的案例研究和示例代码,帮助读者理解集成机器学习的概念和实践。
在这本手册中,读者将学到如何使用不同的集成学习技术,包括bagging、boosting和stacking等。书中还包括了各种流行的机器学习算法,比如决策树、随机森林、神经网络等。读者将学习如何利用这些算法来构建强大的集成模型,提高预测准确性和鲁棒性。
此外,这本手册还介绍了如何对数据进行特征工程和模型评估,以及如何调优集成模型的参数。通过学习这些内容,读者可以掌握使用集成机器学习技术解决实际问题的能力,并且能够在面对不同类型的数据和挑战时进行灵活应对。
总的来说,《集成机器学习手册》提供了一站式的学习资源,帮助读者建立起对集成机器学习的全面理解,并且掌握实际操作的技能。无论是对机器学习有兴趣的初学者,还是正在进行实际项目的数据科学家和工程师,都可以从中受益匪浅。
翻译House Prices: Advanced Regression Techniques Predict sales prices with detailed feature engineering, automatic outlier detection, Advanced Regression Techniques(GradientBoosting,Xgboost...) and Stacking main Competition Description Ask a home buyer to describe their dream house, and they probably won't begin with the height of the basement ceiling or the proximity to an east-west railroad. But this playground competition's dataset proves that much more influences price negotiations than the number of bedrooms or a white-picket fence. With 79 explanatory variables describing (almost) every aspect of residential homes in Ames, Iowa, this competition challenges you to predict the final price of each home. Summary 1.Exploratory Data Analysis (EDA):distribution,outliers... 2.Personalized Feature Engineering 3.Advanced Regression Techniques 4.Ensemble Learning
房价预测:高级回归技术
本竞赛要求参赛者使用详细的特征工程、自动异常值检测、高级回归技术(GradientBoosting、Xgboost等)和Stacking等方法来预测房屋的销售价格。
一般来说,购房者在描述他们梦想中的房子时,不会从地下室天花板的高度或东西铁路的距离开始。但是,这个竞赛的数据集证明,影响房价谈判的因素远不止卧室数量或白色栅栏。
该数据集包含79个解释变量,几乎描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的每一个方面,挑战参赛者预测每个住宅的最终售价。
竞赛主要包含以下步骤:
1. 探索性数据分析(EDA):分布、异常值等;
2. 个性化特征工程;
3. 高级回归技术;
4. 集成学习(Stacking)。