如何在欧洲最大的机器学习竞赛中进入前10%
我们都知道，集成模型在预测建模中的性能要优于单个模型。你可能听说过Bagging和Boosting这两个常见的集成方法，以及随机森林和梯度提升机作为相应的例子。
但是，将不同模型组合到一个单独的更高层次的模型中会怎样呢？这就是堆叠集成的作用。本文将为您逐步介绍如何使用流行的机器学习库H2O来训练堆叠集成。
为了展示堆叠集成的威力，我将提供我的完整代码示例，训练一个由40个深度神经网络、XGBoost和LightGBM模型组成的堆叠集成，用于2023年Cloudflight编码竞赛（AI类别）的预测任务。在这个欧洲最大的编码竞赛中，我在1小时的训练时间内进入了前10%！
本指南将涵盖以下内容：
- 什么是堆叠集成，以及它们是如何工作的？
- 如何使用H2O.ai训练堆叠集成
- 堆叠集成与独立模型性能的比较
1. 什么是堆叠集成？
堆叠集成通过另一个更高层次的模型将多个模型的预测结果结合起来，旨在通过充分利用每个组成模型的独特优势来提高总体预测性能。它包括2个阶段：
阶段1：多个基础模型
首先，多个基础模型在相同的训练数据集上独立训练。这些模型应该是多样化的，从简单的线性回归到复杂的深度学习模型。关键是它们在某种方式上应该有所不同，可以是算法或超参数设置。
基础模型的多样性越大，最终的堆叠集成就越强大。这是因为不同的模型能够捕捉到不同的模式…