스태킹 앙상블을 적용 할 때 H2O가 기본 학습자의 무게를 측정하는 방법은 무엇입니까?

Question

H2O는 기본 학습자의 가중치를 어떻게 결정합니까? 특기를 위해. 여기 example에서 모든 기본 학습자가 똑같이 가중치가 적용됩니까? 그리고 metalearner_algorithm에서 정규화 매개 변수 (예 : 융기)를 사용할 수 있습니까? 과핑을 피하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

Answer 1

누적 앙상블의 주된 아이디어는 랜덤 포레스트, GBMs, simple averaging of confidences과 같은 다른 유형의 앙상블과 차별화되는 것입니다. 기본 학습자에게 무게를다는 방법을 결정하기 위해 다른 기계 학습 모델을 사용한다는 것입니다. (이 다른 모델은 메타 학습자입니다.)

두 번째 질문에 대해서는 현재 매개 변수를 지정할 수 없지만 a ticket for it이 있으므로 향후 몇 개월 내에 사용 가능할 가능성이 큽니다.

한편, 기본 모델의 지나친 피팅에주의를 기울이는 것은 메타 학습자의 정규화보다 더 중요합니다.