kaggle比赛集成指南

转自 介绍 集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。 在第一部分中，我们会讨论从提交文件中建立集成。主要包括： 投票集成 平均 排名平均 第二部分我们会讨论 通过 generalization/blending等方法来创建集成。 我会在后续回答为什么集成能够减少泛化误差。最后我会展示不同的集成方法，包括它们的结果以及代码

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