Als «stacking» getaggte Fragen

Ich hoffe der Titel ist selbsterklärend. In Kaggle verwenden die meisten Gewinner das Stapeln mit manchmal Hunderten von Basismodellen, um ein paar Prozent mehr MSE und Genauigkeit zu erzielen. Generell ist es Ihrer Erfahrung nach wichtig, ausgefallene Modelle wie das Stapeln und nicht nur mehr...

Ich verfolge schon seit langer Zeit Kaggle-Wettbewerbe und stelle fest, dass viele Gewinnstrategien mindestens einen der "großen Dreier" beinhalten: Absacken, Boosten und Stapeln. Bei Regressionen scheint es nicht sinnvoll zu sein, ein bestmögliches Regressionsmodell zu erstellen, sondern mehrere...

Wenn ich maschinelles Lernen entdecke, sehe ich verschiedene interessante Techniken wie: automatisch tune Algorithmen mit Techniken wie grid search, Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen desselben "Typs" boosting. Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch...

Vor kurzem habe ich mich für das Modellstapeln als eine Form des Ensemble-Lernens interessiert. Insbesondere habe ich ein wenig mit einigen Spielzeugdatensätzen für Regressionsprobleme experimentiert. Grundsätzlich habe ich einzelne "Level 0" -Regressoren implementiert, die Ausgabevorhersagen jedes...