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Machine learning 我们如何将XGBOOST模型与稠密神经网络叠加

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我是ML的新手，我试图解决一个多类分类问题。我已经使用XGBOOST来减少日志损失，我还尝试了一个密集的神经网络来减少日志损失，它似乎也工作得很好。现在有没有一种方法可以将这两个模型叠加起来，从而进一步减少日志丢失。

你可以用苹果来做

  • 使用XGBoost模型并使用转换为MLModel
  • 创建一个将该模型与任何神经网络相结合的模型
    • 我肯定还有其他的管道工具。但您需要将XGBoost转换为其他格式。

    您可以用Apple来实现

  • 使用XGBoost模型并使用转换为MLModel
  • 创建一个将该模型与任何神经网络相结合的模型
    • 我肯定还有其他的管道工具。但是您需要将XGBoost转换为其他格式。

    您是否考虑过简单地合并独立运行的模型的输出？不，我没有尝试过，我正在获取模型的概率值，因此根据您的说法，我应该取它们的概率值输出的平均值？标准化输出的平均值可以工作，对这就像一个迷你合奏，对吗？很高兴能帮上忙！你有没有想过简单地组合独立运行的模型的输出？没有，我没有尝试过，我得到的是模型的概率值，所以根据你的说法，我应该取它们概率值输出的平均值？标准化输出的平均值可以工作，是的。这就像一个迷你合奏，对吗？很高兴能帮上忙！