task 5 打卡

task 5 打卡

在比赛中利用模型融合，将不同队友的模型进行合并提升分数（往往模型相差越大且模型表现都不错的前提下，模型融合后结果会有大幅提升）

模型融合方法：

• 平均：
  • 简单平均法
  • 加权平均法
• 投票：
  • 简单投票法
  • 加权投票法
• 综合：
  • 排序融合
  • log融合
• stacking:
  • 构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。
• blending：
  • 选取部分数据预测训练得到预测结果作为新特征，带入剩下的数据中预测。
• boosting/bagging

其中stacking：

将若干基学习器获得的预测结果，将预测结果作为新的训练集来训练一个学习器。如下图 假设有五个基学习器，将数据带入五基学习器中得到预测结果，再带入模型六中进行训练预测。但是由于直接由五个基学习器获得结果直接带入模型六中，容易导致过拟合。所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。

blending：与stacking不同，blending是将预测的值作为新的特征和原特征合并，构成新的特征值，用于预测。为了防止过拟合，将数据分为两部分d1、d2，使用d1的数据作为训练集，d2数据作为测试集。预测得到的数据作为新特征使用d2的数据作为训练集结合新特征，预测测试集结果。

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