RDKit |基于集成学习(Ensemble learning)预测溶解度
Ensemble learning
集成学习
集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程,按照某种算法生成多个模型,如分类器或者称为专家,再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型(分类,预测,函数估计等)的性能,或者用来降低模型选择不当的可能性。集成算法本身是一种监督学习算法,因为它可以被训练然后进行预测,组合的多个模型作为整体代表一个假设(hypothesis)。
集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging)、偏差(boosting)或改进预测(stacking)的效果。
集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。
- 数据集大:划分成多个小数据集,学习多个模型进行组合
- 数据集小:利用Bootstrap方法进行抽样,得到多个数据集,分别训练多个模型再进行组合
集成方法可分为两类
- 序列集成方法,其中参与训练的基础学习器按照顺序生成(例如 AdaBoost)。序列方法的原理是利用基础学习器之间的依赖关系。通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重,可以提高整体的预测效果。
- 并行集成方法,其中参与训练的基础学习器并行生成(例如 Random Fo
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