Stacking学习框架图

Stacking学习框架图是一种用于集成学习的高级技术，它通过将多个基础模型的预测结果作为输入，训练一个元模型来生成最终预测。在这个框架中，基础模型可以是不同类型的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。首先，使用训练数据集对每个基础模型进行训练，然后使用这些模型在验证集上进行预测。接下来，将这些预测结果作为输入特征，训练一个元模型，如线性回归、逻辑回归或另一个神经网络。最后，使用测试数据集评估整个Stacking学习框架的性能。这种集成方法可以提高预测准确性，降低过拟合风险，并充分利用不同模型的优势。