定制与批量完美融合 | 双推手后上料裁板锯 NPL380D###

NPL380D后上料高速电脑裁板锯（双推手）——南兴装备专为现代家具制造设计的旗舰级裁切设备，它彻底颠覆了“定制即低效”的传统认知，实现了高端定制与批量生产的完美融合。既能承接高精度定制化订单，又能高效完成大批量生产任务，一机解决企业多样化生产需求。关键性能指标已接近或超越进口设备，价格实惠，投资回报率高。

NPL380D Panel Dividing Saw with Lifting Table (Twin pusher) is a flagship cutting equipment designed for modern furniture manufacturing, which achieves the perfect integration of high-end customization and mass production. It can not only customize with high precision, but also complete mass production tasks efficiently, and one machine can meet the diversified production needs of enterprises. The key performance indicators are close to or exceed those of imported equipment, and it has a high cost-effectiveness.

集成学习是机器学习的一种重要方法，集成学习中常用的思想主要是Bagging、Boosting、Stacking等，其中bagging思想最主要的代表就是随机森林算法，而boosting方法中最常见的代表是AdaBoost、GBDT、XGboost等，Boosting思想是通过串行多个弱学习器来构建强学习器模型，核心思想是通过不断迭代，将多个弱学习器的预测结果进行加权组合，从而产生一个更准去且泛化能力更强的模型，同时在这里提一下Bagging方法是并行将多个弱学习器组合来构建模型。在讲解GBDT提升树算法之前，我们先讲一下Gradient Boosting（梯度提升）思想，Gradient Boosting是将真实值与预测值之间的差异（也就是残差）作为弱学习器优化的目标。损失函数代表了模型对数据的拟合程度，如果说损失函数越小，代表模型对数据的拟合越小，通过多个弱学习对残差的优化，使损失函数不断下降，从而提高模型的性能。

以下是自动化机器学习（AutoML）训练全流程的解析，结合技术原理与实践流程，涵盖关键环节及优化策略：

一、数据准备与预处理

数据清洗

自动处理缺失值：通过删除、均值/中位数填充或插值法填补缺失数据9。

异常值检测：利用统计方法（如Z-score、IQR）或聚类算法识别并处理异常值8。

数据标准化/归一化：对连续型特征进行标准化（Z-score）或归一化（Min-Max）4。

自动特征工程

类别变量编码：自动进行One-Hot编码或标签编码7。

本文为《Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》第二章的读书笔记。第二章介绍机器学习项目落地实施过程中需要注意和考虑的事项、风险点，真是面面俱到。笔者阅读这种时，受益匪浅。若早点读到这一章，也可以避免之前踩过的一些坑。

作者 | 张渊策上海控安可信软件创新研究院研发工程师

集成学习的思想

在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。

昨天，我们给大家分享了集成模型stacing算法相关内容的（上），今天我们再给大家分享（下）的部分：

本次总体内容，分享大纲如下：