机器学习——集成学习之Stacking

 摘自：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464

Stacking方法是指训练一个模型用于组合其他各个模型。首先我们先训练多个不同的模型，然后把之前训练的各个模型的输出为输入来训练一个模型，以得到一个最终的输出。理论上，Stacking可以表示上面提到的两种Ensemble方法，只要我们采用合适的模型组合策略即可。但在实际中，我们通常使用logistic回归作为组合策略。

如下图，先在整个训练数据集上通过bootstrap抽样得到各个训练集合，得到一系列分类模型，称之为Tier 1分类器（可以采用交叉验证的方式学习），然后将输出用于训练Tier 2 分类器。

机器学习——集成学习之Stacking

原文：https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9016763.html