集成学习stacking的优点

集成学习中的stacking有以下几个优点：

1. 预测表现更好：由于stacking能够结合不同的模型进行预测，能够获得更为准确的预测结果。由于不同的模型之间可能会有差异，结合多个模型能够使得集成的结果更为鲁棒。

2. 模型更加稳健：stacking可以通过使用不同的模型来降低单个模型的过拟合风险。这是因为组合使用多个模型可以更好地捕捉出数据中的关系，并减少泛化误差。

3. 集成模型更加灵活：使用stacking能够灵活地组合不同的模型，因此，我们可以结合多个模型，来发现数据中的不同模式。

4. 可扩展性强：使用stacking能够方便的扩展模型的数量，并且能够结合各种类型的模型，将模型的表现进一步优化。