Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

Stacking | 205

Subconjunto 2

Treinar

Subconjunto 1

Dividir

Conjunto de

Treinamento

Figura 7-13. Treinando a primeira camada

Em seguida, os previsores da primeira camada são utilizados para fazer previsões no

segundo conjunto (hold-out) (veja a Figura 7-14), o que garante que as previsões sejam

“limpas”, uma vez que os previsores nunca viram essas instâncias durante o treina-

mento. Agora, existem três valores previstos para cada instância no conjunto hold-out

e utilizando-os como características de entrada, podemos criar um novo conjunto de

treinamento (o que torna este novo conjunto tridimensional) e manter os valores de

destino. O blender é treinado ...