Should/How 我会集成使用相同数据但使用不同参数训练的 XGB 模型吗？

Question

我应该集成使用相同数据但使用不同参数训练的 XGB 模型吗？我有 N 个 XGBRegressor 模型在相同的数据上训练，但每个模型都有不同的参数，例如：

Model 1:
Mean validation score: 0.497 (std: 0.433)
Parameters: {'alpha': 7, 'colsample': 0.263807428519774, 'eta': 0.3060158986459771, 'lambda': 9, 'max_depth': 3, 'min_child_weight': 8, 'subsample': 0.9574396763321433}

Model 2:
Mean validation score: 0.496 (std: 0.409)
Parameters: {'alpha': 10, 'colsample': 0.46293171278876444, 'eta': 0.060401759236472174, 'lambda': 1, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 7, 'subsample': 0.9262228216285202}

Model 3:
Mean validation score: 0.495 (std: 0.406)
Parameters: {'alpha': 1, 'colsample': 0.9232002538248327, 'eta': 0.6040805280556929, 'lambda': 5, 'max_depth': 4, 'min_child_weight': 11, 'subsample': 0.9419219597299463}

如果是这样，我该怎么做？

Answer 1

感谢@ImSo3k

sklearn.ensemble.StackingRegressor(estimators, final_estimator=None, *, cv=None, n_jobs=None, passthrough=False, verbose=0)

估计器将是您的回归器列表

Should/How 我会集成使用相同数据但使用不同参数训练的 XGB 模型吗？

Should/How would I ensemble XGB models trained on the same data but with different parameters?

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