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这篇文章主要介绍“python模型集成实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python模型集成实例分析”文章能帮助大家解决问题。
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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
1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；
2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；
3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；
4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；
5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
关于“python模型集成实例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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