这篇文章是对 PythonWeekly 推荐的一篇讲集成模型的文章的翻译,原文为 Ensemble Learning to Improve Machine Learning Results,由 Vadim Smolyakov 于 2017 年 8 月 22 日发表在 Medium 上,Vadim Smolyakov 是一名 MIT 的研究生,对数据科学和机器学习充满热情。
集成学习(Ensemble Learning)通过联合几个模型来帮助提高机器学习结果。与单一模型相比,这种方法可以很好地提升模型的预测性能。这也是为什么集成模型在很多著名机器学习比赛中被优先使用的原因,例如 Netflix 比赛,KDD 2009 和 Kaggle。
集成方法是一种将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法(meta-algorithm),以减小方差(bagging),偏差(boosting),或者改进预测(stacking)。
集成方法可以分为两类: