【深度学习】详解集成学习的投票和Stacking机制
【深度学习】详解集成学习的投票和Stacking机制
文章目录
1 基础原理1.1 硬投票1.2 软投票
2 pytorch综合多个弱分类器,投票机制,进行手写数字分类(boosting)
3 Stacking原理
4 Stacking分类应用
5 kaggle气胸病灶图像分割top4解决方案
1 基础原理
在所有集成学习方法中,最直观的是多数投票。因为其目的是输出基础学习者的预测中最受欢迎(或最受欢迎)的预测。多数投票是最简单的集成学习技术,它允许多个基本学习器的预测相结合。与选举的工作方式类似,该算法假定每个基础学习器都是投票者,每个类别都是竞争者。为了选出竞争者为获胜者,该算法会考虑投票。将多种预测与投票结合起来的主要方法有两种:一种是硬投票,另一种是软投票。我们在这里介绍两种方法。
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