文件名称：堆叠以选择最佳可能算法
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更新时间：2024-03-05 16:39:04
堆叠以选择最佳可能算法 选择最佳算法 堆叠是指加入机器学习模型的方法，类似于在餐厅布置一堆盘子。 它结合了许多模型的输出。 堆叠的性能通常接近最佳模型，有时甚至可以胜过每个模型的预测性能 目的是获得具有最相关的解释变量的目标变量的准确预测。 我们将通过应用机器学习模型（例如Random Forest，Lasso回归和Gradient Boosting）来做到这一点，然后让我们堆叠这些单独模型的输出并将其传递给ridge回归器以计算最终预测。 堆叠通过将每个模型的输出用作最终模型的输入来利用其强度。 选择最佳功能 在机器学习术语中，最小绝对收缩和选择算子（Lasso）是一种回归分析方法，可以完成变量选择和正则化，从而提高模型的预测准确性和可解释性。 它会更改模型拟合过程，并仅选择协变量的一个子集。 它通过强制将某些系数设置为零来实现此目的，并在构建模型时删除这些系数。 让我们建立最好的模型
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Stacking-to-Choose-the-Best-Possible-Algorithm-main
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