机器学习模型优化之模型融合

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有： 研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整； 对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合； 进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘 模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为它容

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