汽车交易价格预测是一个典型的回归问题，可以使用多种模型融合技术来提高预测精度。下面我将详细介绍几种常见的模型融合方法，包括Stacking、Blending、Bagging和Boosting。
1. Stacking
- Stacking是一种将多个基模型的预测结果作为新的特征，并将这些特征输入到次级模型中训练的模型融合方法。
- Stacking可以通过交叉验证来选择最好的基模型，并使用这些模型预测训练集上的输出，作为次级模型的输入。
- 常用的基模型包括线性模型和非线性模型，如线性回归、岭回归、SVM、KNN、决策树、随机森林和GBDT等。
- 常用的次级模型包括线性回归、岭回归等。
2. Blending
- Blending是一种将多个基模型的预测结果进行加权平均或简单平均的模型融合方法。
- Blending相对于Stacking来说更加简单，不需要训练次级模型，但也缺乏一定的优化空间。
- 常用的基模型和权重由交叉验证得到。
3. Bagging
- Bagging是一种有放回抽样的模型融合方法。
- Bagging可以降低基模型的方差，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
- 常用的基模型包括决策树、随机森林等。
5. Boosting
- Boosting是一种通过加强错分样本的权重来训练基模型，并将多个基模型进行加权平均的模型融合方法。
- Boosting可以逐步提高模型的精度，但容易出现过拟合情况。
- 常用的基模型包括Adaboost、GBDT、XGBoost和LightGBM等。
在选择模型融合方法时，需要根据实际情况选择合适的方法，并通过交叉验证等方式来评估模型的性能。