模型融合 python

在机器学习中，模型融合是将多个模型的预测结果结合起来，以获得更好的预测性能的技术。在Python中，实现模型融合非常简单，可以使用Scikit-learn等常用的库实现多种聚合算法和模型融合技术。其中，Stacking和Blending是两种常用的模型融合技术。Stacking是一种将多个基本模型的预测结果作为输入，再训练一个元模型来获得最终预测结果的技术。而Blending则是将多个基本模型的预测结果加权平均或者简单平均来获得最终预测结果的技术。在实现模型融合时，可以使用LogisticRegression等Scikit-learn中的模型来作为元模型或者基本模型。