python 数据模型（python模型集成是什么）
说明
1 、模型集成是指将一系列不同模型的预测结果集成在一起 ，从而获得更好的预测结果 。
2 、对于模型集成来说 ，模型的多样性非常重要 。Diversityisstrength.用于集成的模型应尽可能好 ，同时应尽可能不同 。
同一的网络 ，使用不同的随机初始化 ，多次独立训练 ，然后集成 ，意义不大 。更好的方法是使用结构非常不同的模型进行集成 ，这样每个模型的偏差就会在不同的方向上相互抵消 ，结果就会更加稳定准确 。
实例
可以用多种不同的方法来集成它们 ，最简单的办法是 ，取平均：
final_preds=0.25*(preds_a+preds_b+preds_c+preds_d)由于每一个模型的性能会有差距 ，所以更好的办法是加权平均：
final_preds=0.5*preds_a+0.25*preds_b+0.1*preds_c+0.15*preds_d以上就是python模型集成的介绍 ，希望对大家有所帮助 。更多Python学习指路：Python基础教程
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