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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Classificador Stacking | Commonly Used Stacking Models
Ensemble Learning

Classificador StackingClassificador Stacking

Stacking Classifier é um modelo de ensemble de empilhamento que é utilizado para resolver tarefas de classificação. Seu objetivo é explorar os pontos fortes de modelos individuais usando suas previsões como entrada para um modelo de nível superior, conhecido como meta-classificador ou modelo de segundo nível. O meta-classificador aprende como combinar as previsões dos modelos base para tomar a decisão final de classificação.

Como funciona o Stacking Classifier?

  1. Modelos Base: Vários modelos de classificação diferentes são treinados independentemente com os dados de treino. Estes modelos diversos podem utilizar algoritmos, arquiteturas ou configurações de parâmetros variados.
  2. Geração de Previsões: Após o treinamento dos modelos base, eles são usados para fazer previsões tanto nos dados de treino. Essas previsões servem como características (meta-características) para o próximo nível de modelagem.
  3. Meta-Classificador: Um classificador de nível superior (meta-classificador) é treinado usando as meta-características geradas pelos modelos base. O meta-classificador aprende a combinar as previsões dos modelos base para fazer uma decisão final de classificação.
  4. Previsão Final: Os modelos base geram previsões para os novos dados de entrada durante a previsão. Essas previsões são então usadas como características de entrada para o meta-classificador, que produz a previsão final de classificação.

Exemplo

Code Description
  • Defining Base Models:
    • The code defines a list base_models that will store the base models for the stacking ensemble. A loop creates 5 different decision tree models (DecisionTree CLassifier) and appends them to the list, each with a unique identifier. Another loop creates 3 SVM (SVC)models with probability estimates enabled.
  • Defining Meta-Classifier:
    • A neural network classifier (MLPClassifier) is defined as a meta-classifier. It has two hidden layers with 100 and 50 neurons, respectively. This neural network will learn how to combine predictions from the base models.
  • Creating Stacking Ensemble:
    • A StackingClassifier is initialized with the list of base models and the defined meta-classifier. This ensemble model will learn how to leverage the strengths of individual models to make final predictions.
  • Training. making predictions and evaluating the results:
    • The stacking classifier is trained using training data to combine predictions from base models with the meta-classifier cleverly. After training, it predicts outcomes for testing data (X_test). To understand how well it performs, the F1 score is calculated by comparing predicted labels (y_pred) to actual labels (y_test), which helps measure accuracy, especially when classes are imbalanced.

    Qual é o propósito de um meta-classificador em um ensemble de empilhamento?

    Selecione a resposta correta

    Tudo estava claro?

    Seção 4. Capítulo 1
    course content

    Conteúdo do Curso

    Ensemble Learning

    1. Princípios Básicos da Construção de Modelos de Ensemble

    O que é Ensemble de Modelos?Modelos de BaggingModelos ImpulsionadoresEmpilhamento de Modelos

    2. Modelos de Bagging Comumente Utilizados

    Classificador BaggingDesafio: Resolver Tarefa Usando Classificador de BaggingRegressão por AgregaçãoDesafio: Resolvendo Tarefa com Regressor de AgregaçãoFloresta AleatóriaDesafio: Determinar a Importância das Características Usando Floresta AleatóriaÁrvores Extremamente Aleatórias

    3. Modelos de Boosting Mais Usados

    Classificador AdaBoostDesafio: Solução de Tarefas Usando Classificador AdaBoostDesafio: Resolver Tarefa Usando AdaBoost RegressorBoosting de GradienteXGBoostDesafio: Resolução de Tarefa Usando XGBoost

    4. Modelos de Empilhamento Comumente Utilizados

    Classificador StackingDesafio: Resolução de Tarefas Usando Classificador de EmpilhamentoDesafio: Resolvendo Tarefa Usando Regressor de EmpilhamentoUsando Conjuntos como Modelos BaseResumo do Curso

    Ensemble Learning

    Classificador StackingClassificador Stacking

    Stacking Classifier é um modelo de ensemble de empilhamento que é utilizado para resolver tarefas de classificação. Seu objetivo é explorar os pontos fortes de modelos individuais usando suas previsões como entrada para um modelo de nível superior, conhecido como meta-classificador ou modelo de segundo nível. O meta-classificador aprende como combinar as previsões dos modelos base para tomar a decisão final de classificação.

    Como funciona o Stacking Classifier?

    1. Modelos Base: Vários modelos de classificação diferentes são treinados independentemente com os dados de treino. Estes modelos diversos podem utilizar algoritmos, arquiteturas ou configurações de parâmetros variados.
    2. Geração de Previsões: Após o treinamento dos modelos base, eles são usados para fazer previsões tanto nos dados de treino. Essas previsões servem como características (meta-características) para o próximo nível de modelagem.
    3. Meta-Classificador: Um classificador de nível superior (meta-classificador) é treinado usando as meta-características geradas pelos modelos base. O meta-classificador aprende a combinar as previsões dos modelos base para fazer uma decisão final de classificação.
    4. Previsão Final: Os modelos base geram previsões para os novos dados de entrada durante a previsão. Essas previsões são então usadas como características de entrada para o meta-classificador, que produz a previsão final de classificação.

    Exemplo

    Code Description
  • Defining Base Models:
    • The code defines a list base_models that will store the base models for the stacking ensemble. A loop creates 5 different decision tree models (DecisionTree CLassifier) and appends them to the list, each with a unique identifier. Another loop creates 3 SVM (SVC)models with probability estimates enabled.
  • Defining Meta-Classifier:
    • A neural network classifier (MLPClassifier) is defined as a meta-classifier. It has two hidden layers with 100 and 50 neurons, respectively. This neural network will learn how to combine predictions from the base models.
  • Creating Stacking Ensemble:
    • A StackingClassifier is initialized with the list of base models and the defined meta-classifier. This ensemble model will learn how to leverage the strengths of individual models to make final predictions.
  • Training. making predictions and evaluating the results:
    • The stacking classifier is trained using training data to combine predictions from base models with the meta-classifier cleverly. After training, it predicts outcomes for testing data (X_test). To understand how well it performs, the F1 score is calculated by comparing predicted labels (y_pred) to actual labels (y_test), which helps measure accuracy, especially when classes are imbalanced.

    Qual é o propósito de um meta-classificador em um ensemble de empilhamento?

    Selecione a resposta correta

    Tudo estava claro?

    Seção 4. Capítulo 1
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