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machine-learning - 我们如何将 XGBOOST 模型与密集神经网络堆叠在一起

问题描述

我是 ML 的新手，我试图解决一个多类分类问题。我已经使用 XGBOOST 来减少 log loss，我还尝试了一个 Dense 神经网络来减少 log loss，它似乎也很有效。现在有没有办法可以堆叠这两个模型，以便进一步减少对数损失。

标签： machine-learningneural-networkxgboost

解决方案

您可以使用 Apple coremltools来完成。

  1. 获取您的 XGBoost 模型并使用转换器转换为 MLModel 。
  2. 创建一个将该模型与任何神经网络相结合的管道模型。

我确定还有其他带有管道的工具。但是您需要将 XGBoost 转换为其他格式。

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