blender模型和trheejs 联动

1.Blending流程图

下面我们来详细讨论下这个Blending集成学习方式：

• 将数据划分为训练集和测试集(test_set)，其中训练集需要再次划分为训练集(train_set)和验证集(val_set)；
• 创建第一层的多个模型，这些模型可以使同质的也可以是异质的；
• 使用train_set训练步骤2中的多个模型，然后用训练好的模型预测val_set和test_set得到val_predict, test_predict1；
• 创建第二层的模型,使用val_predict作为训练集训练第二层的模型；
• 使用第二层训练好的模型对第二层测试集test_predict1进行预测，该结果为整个测试集的结果。

二、算法步骤

在这里，笔者先来梳理下这个过程：
在(1)步中，总的数据集被分成训练集和测试集，如80%训练集和20%测试集，然后在这80%的训练集中再拆分训练集70%和验证集30%，因此拆分后的数据集由三部分组成：训练集80% 70% 、测试集20%、验证集80% 30% 。训练集是为了训练模型，测试集是为了调整模型(调参)，测试集则是为了检验模型的优度。
在(2)-(3)步中，我们使用训练集创建了K个模型，如SVM、random forests、XGBoost等，这个是第一层的模型。 训练好模型后将验证集输入模型进行预测，得到K组不同的输出，我们记作$A_1,...,A_K$，然后将测试集输入K个模型也得到K组输出，我们记作$B_1,...,B_K$，其中$A_i$的样本数与验证集一致，$B_i$的样本数与测试集一致。如果总的样本数有10000个样本，那么使用5600个样本训练了K个模型，输入验证集2400个样本得到K组2400个样本的结果$A_1,...,A_K$，输入测试集2000个得到K组2000个样本的结果$B_1,...,B_K$ 。
在(4)步中，我们使用K组2400个样本的验证集结果$A_1,...,A_K$作为第二层分类器的特征，验证集的2400个标签为因变量，训练第二层分类器，得到2400个样本的输出。
在(5)步中，将输入测试集2000个得到K组2000个样本的结果$B_1,...,B_K$放入第二层分类器，得到2000个测试集的预测结果。