kaggle小技巧之指数加权ensemble
权重=$ e^{b*(x-s)}$
x是每个模型的LB分数。得分越大越好,因此权重随着x的增加而变大,随着x的减少而变小(模型越好,权重越大)。
b是模型的一个可调参数,b越大,权重衰减越快,分数越低。S是一个校准参数,其定义如下:如果S设置为最佳单模型分数,则最高非标准化权重exp(b*(x-S))为1.0,这是方便的,但不是必需的。
最后还要归一化。
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