🤔 Знаешь ли такие два понятия: стэкинг и блэндинг?

Это две техники ансамблевого машинного обучения, которые используются для улучшения предсказательной способности моделей за счёт комбинирования различных предсказаний. Обе техники предполагают использование нескольких базовых моделей, но они реализуются немного по-разному.

🚩Стэкинг (Stacking)

Это метод ансамблевого обучения, при котором модели различных типов обучаются на одном и том же наборе данных, а затем их предсказания используются как входные данные для мета-модели (финальной модели), которая делает окончательное предсказание.
🟠Первый уровень (Base Level Models)
На первом уровне несколько различных моделей обучаются независимо на полном обучающем наборе данных. Каждая модель делает предсказания, которые затем используются на втором уровне.
🟠Второй уровень (Meta-model)
На втором уровне мета-модель обучается на предсказаниях, сделанных моделями первого уровня. Цель мета-модели — корректно интерпретировать предсказания базовых моделей и сделать окончательное предсказание.

🚩Блэндинг (Blending)

Похож на стэкинг, но проще и обычно включает меньшее количество моделей и менее сложный метод агрегации. В блэндинге также используются предсказания нескольких моделей, но вместо создания отдельного обучающего набора для мета-модели, предсказания комбинируются напрямую, например, путём взвешенного среднего или простого голосования.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний