LSTM+LightGBM+Catboost的stacking融合模型

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基本介绍

针对目前大部分数据同时具有特征连续和特征不连续的特点,将神经网络模型如LSTM和回归树模型如XGboost,基于stacking集成学习原理进行融合
附有模型评价指标R2、RMSE、MAE、MSE,代码包含注释,可以直接运行。

融合过程

在机器学习中,堆叠(stacking)是一种集成学习技术,它结合了不同基础模型的预测结果,从而产生更准确的最终预测。在这种情况下,您希望使用LSTM(Long Short-Term Memory)、LightGBM和CatBoost这三种不同类型的模型进行堆叠融合。以下是一种可能的方法来实现这种模型的堆叠融合:

使用LSTM模型对时间序列数据进行建模和预测。
使用LightGBM和CatBoost这两种梯度提升树模型对数据进行建模和预测。
将LSTM、LightGBM和CatBoost的预测结果作为新的特征。
将这些新特征作为输入,训练一个元学习器(如逻辑回归、随机森林等)来生成最终的预测结果。

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