機器學習中的Stacking模型融合

最近學習了模型融合的方法，遇到了Stacking的方法來解決模型融合的問題，所以作了如下總結。 1.Stacking是什麼？ Stacking簡單理解就是講幾個簡單的模型，通常採用將它們進行K折交叉驗證輸出預測結果，而後將每一個模型輸出的預測結果合併爲新的特徵，並使用新的模型加以訓練。 Stacking模型本質上是一種分層的結構，這裏簡單起見，只分析二級Stacking.假設咱們有3個基模型M一

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