三种集成方法优缺点和局限性，那种集成方法更好，stacking比其他两种集成方法好的地方

三种集成方法分别是bagging、boosting和stacking。

Bagging（bootstrap aggregating）方法是一种并行式集成方法，它通过随机抽样的方式从原始数据集中生成多个不同的子集，每个子集被用来训练一个单独的模型，最后通过投票或平均等方式将这些模型的预测结果进行集成。bagging方法能够降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。但是bagging方法无法降低模型的偏差，不能提高模型的准确性。

Boosting方法是一种串行式集成方法，它通过逐步加强那些被前面模型错误分类的样本的权重，来训练下一个模型，最终将所有模型的预测结果进行加权平均等方式进行集成。boosting方法能够降低模型的偏差，提高模型的准确性和泛化性能。但是boosting方法容易过拟合，对异常值和噪声敏感。

Stacking方法是一种混合式集成方法，它将不同的基模型的预测结果作为输入特征，训练另一个元模型来进行集成。stacking方法能够结合不同模型的优势，提高模型的准确性和泛化性能。但是stacking方法需要额外的计算资源和时间，容易过拟合，对基模型的选择和元模型的设计有较高的要求。

哪种集成方法更好取决于具体的应用场景和数据特征。如果数据较为简单，模型的准确性和泛化性能较低，则可以选择bagging方法；如果数据较为复杂，模型的偏差较高，则可以选择boosting方法；如果数据较为复杂，模型的准确性和泛化性能较低，则可以选择stacking方法。

Stacking比其他两种集成方法好的地方在于，它能够结合不同模型的优势，提高模型的准确性和泛化性能，同时可以通过调整基模型和元模型来进一步优化集成模型的性能。但是stacking方法需要更多的计算资源和时间，在实际应用中需要根据数据规模和计算能力进行权衡。