stacking权重

stacking是一种集成学习的方法，它通过将多个基模型的预测结果作为新的特征输入到次级模型中进行训练，从而提高模型的泛化能力和预测性能。在stacking中，每个基模型都有一个权重，用于调整其在次级模型中的贡献。

通常情况下，stacking的权重可以通过交叉验证来确定。具体来说，可以将训练数据分成若干份，每次使用其中一份作为验证集，其余部分作为训练集，然后在训练集上训练基模型，并在验证集上进行预测。最后，将所有验证集上的预测结果作为新的特征输入到次级模型中进行训练，并计算次级模型在验证集上的性能指标。重复以上步骤多次，最终可以得到每个基模型在次级模型中的权重。