【模型融合】Bagging，Boosting，Stacking

一、引言 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 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

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