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這篇文章主要介紹“python模型集成實例分析”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“python模型集成實例分析”文章能幫助大家解決問題。
說明
1、模型集成是指將一系列不同模型的預測結果集成在一起，從而獲得更好的預測結果。
2、對于模型集成來說，模型的多樣性非常重要。Diversityisstrength.用于集成的模型應盡可能好，同時應盡可能不同。
同一的網絡，使用不同的隨機初始化，多次獨立訓練，然后集成，意義不大。更好的方法是使用結構非常不同的模型進行集成，這樣每個模型的偏差就會在不同的方向上相互抵消，結果就會更加穩定準確。
實例
可以用多種不同的方法來集成它們，最簡單的辦法是，取平均：
final_preds = 0.25 * (preds_a + preds_b + preds_c + preds_d)
由于每一個模型的性能會有差距，所以更好的辦法是加權平均：
final_preds = 0.5 * preds_a + 0.25 * preds_b + 0.1 * preds_c + 0.15 * preds_d
1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；
2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；
3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；
4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；
5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。
關于“python模型集成實例分析”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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