stacking

Stacking是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，它通过将多个基础模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型来生成最终预测。这种方法的基本思想是利用不同模型的优点，提高整体的预测性能。在实际应用中，Stacking可以有效地减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。常见的Stacking方法有两层堆叠、多层堆叠等。此外，Stacking还可以与其他集成学习方法如Bagging、Boosting等结合使用，以获得更好的预测效果。总之，Stacking是一种强大的机器学习技术，可以帮助我们构建更加精确和可靠的预测模型。