Statistiken und Big Data stacking

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Herausforderungen zwischen Industrie und Kaggle. Ist es wichtiger, mehr Beobachtungen zu sammeln und Zugang zu mehr Variablen zu haben als ausgefallene Modelle?

Ich hoffe der Titel ist selbsterklärend. In Kaggle verwenden die meisten Gewinner das Stapeln mit manchmal Hunderten von Basismodellen, um ein paar Prozent mehr MSE und Genauigkeit zu erzielen. Generell ist es Ihrer Erfahrung nach wichtig, ausgefallene Modelle wie das Stapeln und nicht nur mehr Daten und Features zu erfassen …

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Ist dies die neueste Regressionsmethode?

Ich verfolge schon seit langer Zeit Kaggle-Wettbewerbe und stelle fest, dass viele Gewinnstrategien mindestens einen der "großen Dreier" beinhalten: Absacken, Boosten und Stapeln. Bei Regressionen scheint es nicht sinnvoll zu sein, ein bestmögliches Regressionsmodell zu erstellen, sondern mehrere Regressionsmodelle wie (verallgemeinerte) lineare Regression, Zufallswald-, KNN-, NN- und SVM-Regressionsmodelle zu erstellen …

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Ist automatisiertes maschinelles Lernen ein Traum?

Wenn ich maschinelles Lernen entdecke, sehe ich verschiedene interessante Techniken wie: automatisch tune Algorithmen mit Techniken wie grid search, Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen desselben "Typs" boosting. Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen (aber nicht derselben Art von Algorithmen) stacking. und wahrscheinlich noch …

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Ensemble-Lernen: Warum ist das Stapeln von Modellen effektiv?

Vor kurzem habe ich mich für das Modellstapeln als eine Form des Ensemble-Lernens interessiert. Insbesondere habe ich ein wenig mit einigen Spielzeugdatensätzen für Regressionsprobleme experimentiert. Grundsätzlich habe ich einzelne "Level 0" -Regressoren implementiert, die Ausgabevorhersagen jedes Regressors als neues Feature für einen "Meta-Regressor" als Eingabe gespeichert und diesen Meta-Regressor an …

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Als «stacking» getaggte Fragen