StackGenVis: Alignment of Data, Algorithms, and Models for Stacking Ensemble Learning Using Performa

时间 2021-05-07

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论文传送门在机器学习(ML)中，ensemble方法，如bagging、boosting和stacking，是广泛建立的方法，通常可以实现顶级的预测性能。stack(也称为“stack generalization”)是一种集成方法，它组合了至少在一层中排列的异构基础模型，然后使用另一个元模型来总结这些模型的预测。虽然这可能是一种提高最大似然估计预测性能的高效方法，但是从头生成一堆模型可能是一个

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