模型融合方法
模型融合是kaggle等比赛中常用到的一个利器，它一般能够在各类不一样的机器学习任务中使结果得到提高。顾名思义，模型融合就是综合考虑不一样模型的状况，并将它们的结果融合到一块儿。模型融合主要经过几部分来实现：从提交结果文件中融合、stacking和blending。机器学习 从提交结果文件中融合性能 最简单便捷的方式就是从竞赛的提交结果文件中进行融合，由于这样作并不须要从新训练模型，只须要
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