stacking分类算法模型

Stacking分类算法模型是一种集成学习方法，最初由Wolpert于1992年提出。它的特点是可以融合不同种类的模型。在解决分类问题时，Stacking框架通常由多个基分类器组成，这些基分类器的输入是训练数据。而第二层是元分类器，它的训练数据由第一层基分类器的输出和原始训练数据的标签组成。经过训练后，元分类器可以得到完整的Stacking集成模型。

Stacking算法的基本思想是将多个基分类器的预测结果作为特征，再使用一个元分类器来进行最终的分类。通过这种方式，Stacking可以充分利用不同分类器之间的优势，提高整体的分类性能。