【问题标题】:Can the combination of the two models be determinant by the accuracy?两种模型的组合可以由准确性决定吗?
【发布时间】:2020-09-21 20:50:02
【问题描述】:

我有两个机器学习模型

模型 1 预测结果为 100 模型 2 预测结果为 90

模型 1 的准确率为 30% Model 2 的准确率达到 70%

组合预测为 (100 * 0.3) + (90 * 0.7) = 93

这是获得两种模型的综合预测的可行方法吗?

【问题讨论】:

  • 我投票结束这个问题,因为它不是关于 help center 中定义的编程,而是关于 ML 理论和方法。
  • 在谷歌上搜索“集成学习”。你会得到很多点击。

标签: machine-learning deep-learning recurrent-neural-network metrics xgboost


【解决方案1】:

使用上面提到的集成分类器可能会得到更好的结果。这样,分类器生成并优化使用不同特征组合创建的多个模型的最佳组合。您可以使用和学习的一个常见方法是随机森林分类器。 This blog 有很好的解释和例子。

【讨论】:

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