模型融合方法

  模型融合是kaggle等比賽中常用到的一個利器，它一般能夠在各類不一樣的機器學習任務中使結果得到提高。顧名思義，模型融合就是綜合考慮不一樣模型的狀況，並將它們的結果融合到一塊兒。模型融合主要經過幾部分來實現：從提交結果文件中融合、stacking和blending。機器學習   從提交結果文件中融合性能 最簡單便捷的方式就是從競賽的提交結果文件中進行融合，由於這樣作並不須要從新訓練模型，只須要

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