标签:集成 Bagging Stacking 融合 学习 Boosting
- 实战参考链接:德国风控案例--进阶4
集成学习
这个案例主要使用了集成学习和融合学习的方法,集成学习一般包括并行Bagging和串行Boosting。
并行Bagging主要包括:随机森林(RF);串行Boosting:Adaboost、GBDT(一阶差分)、XGB(二阶差分)。
融合学习
Blending
Stacking:上述案例的code,我觉得我写得有点问题,而且Stacking的逻辑图也画的有些问题。
Datawhale有一篇文章写的很好,大家可以参考:一文学习模型融合!从加权融合到stacking, boosting
标签:集成,Bagging,Stacking,融合,学习,Boosting 来源: https://www.cnblogs.com/RankFan/p/15940547.html
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