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可以建立一个机器学习模型来监控另一个模型

你能训练一个机器学习模型来预测你的模型的错误? ? 没有什么能阻止你去尝试。万一成功了呢,对吧。 我们已经不止一次地看到这个想法了。 从表面上看,这听起来很合理。机器学习模型也会出错。...让我们利用这些错误,训练另一个模型来预测第一个模型的错误!有点像“信任探测器”,基于我们的模型过去的表现。 ? 从错误中学习本身就很有意义。 这种方法正是机器学习中提升技术的基础。...对下一个模型进行训练,以纠正前一个模型的错误。模型组合比单一组合性能更好。 ? 但它能帮助我们训练另一个模型来预测第一个模型是否正确? 答案可能会令人失望。 让我们想想例子。...每个客户都会得到一个从0到100的分数,关于他们违约的可能性。在某个临界值下,我们拒绝贷款。 总有一天,我们会知道真相。我们的一些预测可能是负面的:我们那些仍然违约的人贷款。...例如,如果一个特定的输入与模型之前看到的“太不同”,我们可以发送它进行手动检查。 在回归问题中,有时你可以建立一个“监督器”模型。当您的原始模型考虑到它的符号优化预测误差时,就会发生这种情况。

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