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2023 iThome 鐵人賽

DAY 15
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為強學習機融合方法

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stacking

  • 第一層為level 0,第二層為level 1
  • 第一層可包含多個學習機,第二層只能有一個

第一層的學習機被稱為Base Learner,第二層的則稱為Meta Learner

  • 訓練時,data首先會送進第一層的各個學習機,每個演算法會輸出對應的預測結果
  • 將第一層的結果合併,當作新的特徵,再輸入第二層進行訓練
  • 第二層的輸出結果就是最後的預測結果

參考資料


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系列文
什麼演算法?一起來學機器學習!30
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