機器學習筆記(12)——Stacking(Stacked generalization)

Stacking (Stacked generalization) 1.概念 指訓練一個模型用於組合(combine)其他各個模型。即首先我們先訓練多個不同的模型，然後再以之前訓練的各個模型的輸出爲輸入來訓練一個模型，以得到一個最終的輸出。 理論上，Stacking可以表示上面提到的各種Ensemble方法。然而，實際中，我們通常使用單層logistic迴歸作爲組合模型。 先在整個訓練數據集上通過

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