Всем привет! Сегодня я хочу рассказать про мета-модели в медицине. Обязательно читайте до конца, вас ждёт сюрприз!
Под мета-моделями в машинном обучении обычно понимают модели, которые в качестве входных данных используют предсказания других алгоритмов. Мета-модель обучается комбинировать эти предсказания оптимальным образом в зависимости от задачи и характеристик конкретной единицы данных. Вообще существуют как простые примеры объединения предсказаний (голосование моделей), так и более хитрые – например, стекинг, в котором мета-модель может быть алгоритмом любой сложности – от логистической регрессии до глубокой нейронной сети.
На тему ансамблирования моделей уже написано немало статей и постов, поэтому здесь я хочу рассказать о паре интересных случаев использования мета-моделей для медицинских данных.
