kaggle小技巧之指数加权ensemble

来自JOHN MITCHELL

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。