我采用了两种不同的方法来计算概率：使用 GLM 和 SVM。他们给出的结果略有不同（这是可以理解的，它们是完全不同的方法）。不过，这两种方法都被证明通常是准确的，并且在预测方面做着类似的工作。
鉴于很难选择哪种方法更好，我只是想知道对这两个结果进行平均是否有任何价值，例如，如果项目 A 根据 SVM 可能有 0.65 发生，根据 GLM 可能有 0.71，那么将 0.68 作为概率.
这听起来不错——同时受益于常客方法和 ML 方法？还是只是没有真实依据的糟糕统计数据？
平均 SVM 和 GLM 结果：明智还是愚蠢？
机器算法验证
广义线性模型
支持向量机
模型平均
2022-03-10 07:59:10
1个回答
这（可能）很好。您正在描述模型平均的简单版本。当然，在您的情况下是否实际上更好是一个经验问题。
就其价值而言，“常客”与“机器学习”并没有真正的对比。在统计学中，常客会与贝叶斯形成对比，但这种区别与这个问题是正交的。您可以将统计数据与机器学习进行对比（很多人都这样做），但我认为这种区别有些强制性和人为的，无论如何，它与这个问题是正交的。
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