两步法机器学习

假设有0和1两类。同时两个模型A和B。
模型A喜欢把1错误预测成0
模型B喜欢把0错误预测成1

那么，先模型A预测，把预测为0的数据拿出来，让模型B进行预测，
这个方法，能提高模型对于预测0和1的性能吗？

有可能，但没必要。直接ensemble就好了。没必要走两步。

qianshu0503 发表于 2022-6-1 07:41
有可能，但没必要。直接ensemble就好了。没必要走两步。

请问ensemble的时候，每一次用不同的predictor吗？

我也觉得ensemble好一些 假如要解释给pm那种人也比较能接受（我两个model对a b分别都很强 之类之类）
我还想过要不整成一个model 但那样可能模型会比较重
还有一个理由 如果是先a再b（或者先b再a），下游的模型performance其实取决于上游 感觉不太好 而且必然也会引入train和test分布偏离的问题

ensemble的话 投票权重可以根据统计来手动调 或者直接来平均 让最后只有一个predictor （看你怎么设计了 我经验的话 一个比较好）