stacking集成模型

Stacking是一种集成学习方法，它的基本思想是将多个不同的模型（基模型）的预测结果作为输入，再通过一个元模型将这些预测结果结合起来，得到最终的预测结果。Stacking通常包含两个阶段：

1.第一阶段：训练多个基模型，这些基模型可以使用不同的算法，或者同一算法的不同设置，以及不同的特征组合方式。

2.第二阶段：使用第一阶段训练好的基模型对测试集进行预测，得到每个样本的多个预测结果，然后将这些结果作为输入，再通过一个元模型（通常是线性回归或逻辑回归）将它们结合起来，得到最终的预测结果。

Stacking集成模型的优点是能够利用多个不同模型的优点，提高整体预测精度，尽管需要较大的计算资源和时间，但是在一些竞赛和实际应用中，Stacking已经得到了很好的效果。