标签： machine-learning ensemble-learning
我们有多个模型可以根据不同的功能集和方法来预测未来的行为。有多种方法可以从这种方法中创建合奏：使用参与模型的最小/最大预测值对预测值求平均，采用中位数或使用更复杂的方法（例如多臂匪徒）来逐步提高对执行这些模型的重要性最好。将模型和策略组合在一起会导致集合选项的爆炸式增长，这对于大量模型来说变得难以管理。是否有某种方法（启发式或机器学习）可帮助您考虑重要事实，例如它们使用的功能，用于训练它们的方法及其性能，来找到最佳集合？
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