stacking包含交叉验证，用于选择最优的基本模型参数。

### 回答1：
是的，stacking 确实包含交叉验证，这是为了选择最优的基本模型参数。在 stacking 中，我们首先使用交叉验证来训练多个基本模型，然后使用这些基本模型的预测来训练一个新的模型（称为元模型）。最后，我们使用最优的参数来训练最终的 stacking 模型。

### 回答2：
Stacking是一种集成学习方法，它包含了交叉验证的过程，用于选择最优的基本模型参数。

首先，交叉验证是一种评估模型性能和选择参数的常用方法。它将训练数据集划分为若干个子集，通过训练模型和在验证集上评估模型的性能来选择最优的参数。常见的交叉验证方法有K折交叉验证和留一交叉验证。

对于Stacking来说，它的目标是将多个基本模型组合起来，形成一个更强大的模型。在使用交叉验证选择最优的基本模型参数时，我们可以将训练数据集划分为若干个子集，对于每个子集，我们可以通过交叉验证的方式来选择最优的参数。

具体步骤如下：首先，将训练数据集分为K个子集，在每一次交叉验证中，使用K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，然后使用不同的参数组合训练多个基本模型。接下来，使用验证集评估每个基本模型的性能，选择性能最好的基本模型参数。最后，使用整个训练集重新训练最优参数的基本模型，并将其与其他基本模型组合在一起形成Stacking模型。

通过这个过程，我们可以选择到最优的基本模型参数，从而提高Stacking模型的整体性能。这种结合了交叉验证和参数选择的方式，可以更好地利用训练数据集，提高模型的泛化能力。

### 回答3：
Stacking是一种集成学习方法，它包括交叉验证和用于选择最优的基本模型参数。

首先，交叉验证是一种评估模型性能的方法。在Stacking中，我们将训练数据集分成若干个折，每次迭代时，我们将其中一部分数据作为验证集，其余的数据作为训练集。通过多次交叉验证，我们可以得到不同参数下模型的平均性能，从而更准确地评估模型的泛化能力。

其次，在Stacking中，我们使用多个基本模型进行训练，并在训练过程中尝试不同的模型参数。通过交叉验证，我们可以选择最优的基本模型参数。例如，我们可以使用Grid Search（网格搜索）方法，在给定的参数空间中进行全面搜索，以找到最佳的参数组合。在每次交叉验证中，我们将不同参数组合下的基本模型进行训练，并计算其性能指标。最后，我们选择性能最好的参数组合作为基本模型的最优参数。

Stacking的思想是将不同的基本模型的预测结果作为新的特征，再训练一个次级模型来预测最终的结果。在Stacking的过程中，我们可以使用不同的基本模型，并对每个基本模型的最优参数进行选择。通过这种方式，我们可以充分利用各种模型的优势，并将它们集成在一起，以提高整体预测的准确性和泛化能力。

总而言之，Stacking包含交叉验证和基本模型参数的选择过程。通过交叉验证，我们可以评估模型的性能，并选择最佳的基本模型参数。这种集成学习方法可以提高预测的准确性和泛化能力，适用于各种机器学习问题。