Comprendere lo stacking utilizzando scikit-learn
Scopri la potenza dello stacking nel machine learning, una tecnica che combina più modelli in un unico potente predittore. Questo articolo esplora lo stacking dalle basi alle tecniche avanzate, svelando come unisce i punti di forza di diversi modelli per una maggiore precisione. Che tu sia nuovo allo stacking o alla ricerca di strategie di ottimizzazione, questa guida offre approfondimenti pratici e suggerimenti per migliorare il tuo gioco di modellazione predittiva con scikit-learn.
Sebbene questo articolo sia basato su scikit-learn, alla fine fornisco una classe Python pura che implementa e imita i modelli di impilamento di scikit-learn. Rivedere questa implementazione pura di Python è un modo eccellente per confrontare e testare la tua comprensione.
In questo post vedremo:
- come lo stacking fa parte delle tecniche di ensemble in ML
- come funziona internamente l'impilamento per fornire previsioni
- come è montato
- cos'è il “restacking”
- come è possibile creare uno stack multistrato
- come e perché dovremmo controllare le prestazioni dei modelli base
- come mettere a punto e ottimizzare l'uso dei modelli stack
Se ti piace o vuoi imparare l'apprendimento automatico con scikit-learn, dai un'occhiata alla mia serie di tutorial su questo fantastico pacchetto:
Tutorial di Sklearn
Tutte le immagini per autore.
Lo stacking è una tecnica d'insieme nell'apprendimento automatico, nel senso che combina diversi “modelli base” in un unico “super-modello”. Esistono molte tecniche di ensemble diverse e fanno parte di alcune delle tecniche più performanti nell'apprendimento automatico tradizionale.
Per “modelli base” intendo qualsiasi modello tradizionale che potresti aver incontrato: quelli che puoi importare, adattare e prevedere direttamente da scikit-learn. Tali modelli base sono ad esempio:
- regressione lineare o regressione logistica (e…
Fonte: towardsdatascience.com
