機器學習之SG（stacking）

1.關於堆棧泛化Stacked Generalization（SG） 作爲一個在kaggle比賽中高分選手常用的技術，SG在部分情況下，甚至可以讓錯誤率相比當前最好的方法進一步降低30%之多。 以下圖爲例，簡單介紹什麼是SG： ① 將訓練集分爲3部分，分別用於讓3個基分類器（Base-leaner）進行學習和擬合 ② 將3個基分類器預測得到的結果作爲下一層分類器（Meta-learner）的輸入

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