Стэкинг (Stacking) и блэндинг (Blending) — 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. Этот процесс можно разделить на два основных этапа:

1. 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.

2. 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.

Основные различия:

• Сложность: Стэкинг обычно сложнее, включает настройку нескольких уровней моделей, тогда как блэндинг чаще всего использует простую агрегацию предсказаний.
• Вычислительная затратность: Стэкинг требует больше времени и ресурсов из-за необходимости обучения мета-модели, в то время как блэндинг может быть выполнен быстрее и с меньшими затратами.
• Точность и переобучение: Стэкинг может обеспечить более высокую точность за счет более глубокого анализа отношений между предсказаниями базовых моделей, но также подвержен риску переобучения, особенно если мета-модель слишком сложная.

Обе техники успешно применяются для повышения точности моделей в соревнованиях по анализу данных и машинному обучению, таких как Kaggle, где участники часто используют ансамбли различных моделей для достижения лучших результатов.

May 24, 2024, easyoffer