Stacking堆叠法

Stacking（堆叠法）是一种集成学习方法，它将多个基学习器的输出作为元学习器的输入，从而提高集成模型的预测性能。具体来说，Stacking包括以下步骤：

1.使用训练数据训练多个基学习器，例如决策树、随机森林、支持向量机等。

2.将训练数据输入到每个基学习器中，得到每个基学习器的输出。

3.将每个基学习器的输出作为元学习器的输入，再次进行训练。

4.使用集成模型对测试数据进行预测。

Stacking的优点在于可以将不同的基学习器的优点结合起来，从而得到更强大的集成模型。然而，Stacking的缺点在于需要更多的计算资源和时间，同时需要对模型进行调参以获得最佳性能。