堆叠：堆叠泛化（集成学习）-源码

堆叠（堆叠概括） 总览 简单实用的堆叠库，用Python编写。 用户可以使用scikit-learn，XGboost和Keras的模型进行堆叠。 作为该库的功能，训练后可以保存所有失叠的预测以供进一步分析。 描述 （有时被称为堆叠泛化）涉及训练学习算法的其他几个学习算法的预测结合起来。 基本思想是使用一组基础分类器，然后使用另一个分类器组合其预测，以减少泛化误差。 对于理解堆栈和集成学习非常有帮助。 用法 请参阅工作示例： 要运行这些示例，只需运行sh run.sh 注意： 在数据/输入下设置训练和测试数据集 从原始数据集创建的要素必须位于数据/输出/要素下 堆栈模型在scripts文件夹下的scripts.py中定义 需要在该脚本中定义创建的功能 只需运行sh run.sh （ python scripts/XXX.py ）。 详细用法 设置火车数据集及其目标数据和测试数据集。 FEATURE_LIST_stage1 = { 'train' :( INPUT_PATH + 'train.csv'