這篇文章主要介紹python模型集成是什么意思，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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說明

1、模型集成是指將一系列不同模型的預(yù)測結(jié)果集成在一起，從而獲得更好的預(yù)測結(jié)果。

2、對于模型集成來說，模型的多樣性非常重要。Diversityisstrength.用于集成的模型應(yīng)盡可能好，同時應(yīng)盡可能不同。

同一的網(wǎng)絡(luò)，使用不同的隨機初始化，多次獨立訓(xùn)練，然后集成，意義不大。更好的方法是使用結(jié)構(gòu)非常不同的模型進行集成，這樣每個模型的偏差就會在不同的方向上相互抵消，結(jié)果就會更加穩(wěn)定準確。

實例

可以用多種不同的方法來集成它們，最簡單的辦法是，取平均：

final_preds = 0.25 * (preds_a + preds_b + preds_c + preds_d)

由于每一個模型的性能會有差距，所以更好的辦法是加權(quán)平均：

final_preds = 0.5 * preds_a + 0.25 * preds_b + 0.1 * preds_c + 0.15 * preds_d

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本文名稱：python模型集成是什么意思
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