Ensemble metoder, såsom stapling, är utformade för att öka prediktiv noggrannhet genom att blanda förutsägelser av flera maskininlärning modeller. Det senaste arbetet har visat att användningen av meta-funktioner, ytterligare ingångar som beskriver varje exempel i en datauppsättning, kan öka prestandan hos ensemblemetoder, men de största rapporterade vinsterna har kommit från icke-linjära förfaranden som kräver betydande inställning och träningstid. Här presenterar vi en linjär teknik, Feature-Weighted Linear Stacking (FWLS), som innehåller meta-funktioner för förbättrad noggrannhet samtidigt som de välkända fördelarna med linjär regression avseende hastighet, stabilitet och tolkningsbarhet bibehålls. FWLS kombinerar modelleras förutsägelser linjärt med hjälp av koefficienter som själva är linjära funktioner av meta-features. Denna teknik var en viktig aspekt av lösningen för andra plats laget i den nyligen avslutade Netflix Prize tävlingen. Signifikant ökning av noggrannheten över linjär standard stapling visas på Netflix Prize samarbetsfiltrering dataset.
Slutligen möjliggör den funktionsviktade linjära stapling (FWLS) REF mer avancerade kombinationer av rekommendationer genom att linjärt kombinera förutsägelser av enskilda rekommendationer, med deras tillhörande koefficienter parametriseras som linjära funktioner meta-features.
Feature-Weighted Linear Stacking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}