Stacking堆叠法

Stacking是一种集成学习方法，它将不同的基本学习器的预测结果作为新的训练数据集输入到另一个学习器中进行训练。通常，Stacking需要至少两层模型，第一层模型使用不同的算法，对原始训练数据进行预测，得到一个新的训练数据集；第二层模型使用第一层模型的预测结果作为输入，进行最终的预测。

Stacking的优点是可以利用多个模型的优点，使得模型的泛化能力更强，同时可以减少过拟合的风险。不过，Stacking的缺点是训练时间较长，而且需要进行调参。

在实际应用中，Stacking可以用于各种类型的机器学习问题，如分类、回归等。