Task5:模型融合——二手车交易价格预测

一、内容介绍

1. 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

2. stacking/blending:

   构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。

3. boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:

   多树的提升方法

二、相关工作

1. 构造不同的两种类型的特征。
2. 使用xgboost和lightgbm两种模型进行融合。
3. 根据验证集误差，使用简单的线性融合效果更好。

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