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前言

大家好，我是鬼仔，今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏第四章中模型融合第一部分的内容：平均法。这是鬼仔第一次开设专栏，每篇文章鬼仔都会用心认真编写，希望能将每个知识点讲透、讲深，帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识，希望大家能多多支持鬼仔的专栏～

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一、原理

1. 模型融合总览

鬼仔以前在打Kaggle以及其他平台竞赛的时候，一般前期都在挖掘特征，中期在选择和优化模型，到了后期，就需要融合多个模型了，这时候前排的选手会互相组队，多数是为了融模型。

在机器学习和深度学习中，通常会遇到模型的泛化性能受限的问题。这可能是由于模型过于简单、训练数据不足或者模型过拟合等原因导致的。为了解决这些问题，研究人员开始尝试将多个模型组合在一起，以期望获得更好的预测性能。这种方法的基本思想是：每个模型都有其自身的优点和缺点，通过组合多个模型，可以平衡这些优缺点，从而提高整体的预测性能。

模型融合中的单个模型可以是任何类型的机器学习或深度学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。基本模型可以同质的，也可以异质的。对于个体学习器来说，它们的不同体现在：

1）不同训练数据：数据集使用比例、预处理方法 (缺失值填补、特征工程等)

2）不同模型结构：RF、XGBoost、LightGBM、CatBoost、CNN、LSTM等

3）不同超参（随机种子数、权重初始化、收敛相关参数 (例如学习率、batch size、epoch、早停步数)、损失函数、子采样比例等）

模型融合方法可以分为三类：基于平均的方法（如投票法、平均法）、基于抽样的方法（如Bagging）和基于迭代的方法（如Boosting、Stacking）。这些方法在不同程度上提高了模型的预测性能，并降低了过拟合的风险。

2. voting算法

基于平均的模型融合方法是将多个模型的预测结果结合在一起，通过计算这些结果的平均值或投票来得到最终的预测结果。以下是两种常见的基于平均的模型融合方法：

1）投票法（Voting）：投票法是一种简单的模型融合方法，它根据多个模型的预测结果进行投票以确定最终的预测结果。投票法分为硬投票（Hard Voting）和软投票（Soft Voting）。

• 硬投票（Hard Voting）：硬投票直接对多个模型的预测结果（通常是分类标签）进行投票，最终预测结果是得票最多的类别。硬投票不考虑模型的预测概率，只关注预测结果。
• 软投票（Soft Voting）：软投票对多个模型的预测概率进行加权平均，然后选择概率最高的类别作为最终预测结果。与硬投票相比，软投票考虑了模型的预测概率，因此可以更好地反映模型的预测置信度。在实践中，软投票通常比硬投票表现更好。

2）平均法（Averaging）：平均法主要用于回归问题。对于给定的输入，将多个模型的预测结果求平均值作为最终的预测结果。平均法可以使用加权平均法（Weighted Averaging）为每个模型分配不同的权重，以便为表现更好的模型分配更大的权重。权重可以根据模型在验证集上的表现或其他指标来确定。

二、面试真题

1. 为什么模型融合可以提高预测性能？

模型融合可以提高预测性能的原因主要有