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通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用，也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度进行融合。数字化转型网www.szhzxw.cn
模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式
一、简单加权融合：
回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；
分类：投票（Voting）；
综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。
stacking/blending:
构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。
boosting/bagging:
多树的提升方法，在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到。
简单算术平均法数字化转型网www.szhzxw.cn
Averaging方法就多个模型预测的结果进行平均。这种方法既可以用于回归问题，也可以用于对分类问题的概率进行平均。
二、加权算术平均法
这种方法是平均法的扩展。考虑不同模型的能力不同，对最终结果的贡献也有差异，需要用权重来表征不同模型的重要性importance。
投票法
假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，现在我们可以在这些基学习器的基础上得到一个投票的分类器，把票数最多的类作为我们要预测的类别。
硬投票：对多个模型直接进行投票，不区分模型结果的相对重要度，最终投票数最多的类为最终被预测的类。
绝对多数投票法：最终结果必须在投票中占一半以上。
相对多数投票法：最终结果在投票中票数最多。数字化转型网www.szhzxw.cn
软投票：增加了设置权重的功能，可以为不同模型设置不同权重，进而区别模型不同的重要度。
堆叠法（Stacking）
stacking就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。对不同模型预测的结果再进行建模。
混合法（Blending）
Blending采用了和stacking同样的方法，不过只从训练集中选择一个fold的结果，再和原始特征进行concat作为元学习器meta learner的特征，测试集上进行同样的操作。
把原始的训练集先分成两部分，比如70%的数据作为新的训练集，剩下30%的数据作为测试集。
第一层，我们在这70%的数据上训练多个模型，然后去预测那30%数据的label，同时也预测test集的label。
在第二层，我们就直接用这30%数据在第一层预测的结果做为新特征继续训练，然后用test集第一层预测的label做特征，用第二层训练的模型做进一步预测。数字化转型网www.szhzxw.cn
Bagging
Bagging基于bootstrap（自采样），也就是有放回的采样。训练子集的大小和原始数据集的大小相同。Bagging的技术使用子集来了解整个样本集的分布，通过bagging采样的子集的大小要小于原始集合。
采用bootstrap的方法基于原始数据集产生大量的子集
基于这些子集训练弱模型base model
模型是并行训练并且相互独立的
最终的预测结果取决于多个模型的预测结果
Boosting
Boosting是一种串行的工作机制，即个体学习器的训练存在依赖关系，必须一步一步序列化进行。Boosting是一个序列化的过程，后续模型会矫正之前模型的预测结果。也就是说，之后的模型依赖于之前的模型。数字化转型网www.szhzxw.cn
其基本思想是：增加前一个基学习器在训练训练过程中预测错误样本的权重，使得后续基学习器更加关注这些打标错误的训练样本，尽可能纠正这些错误，一直向下串行直至产生需要的T个基学习器，Boosting最终对这T个学习器进行加权结合，产生学习器委员会。
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