机器学习-集成算法3

层叠 层叠训练过程分为两步，首先将训练集分为两个子集，第一个子集用于训练基分类器。 第二步使用第二个子集作为基分类器的输入得到相应的预测结果，和目标数据构成新的数据集作为元分类器（blender或meta-classifier）的输入。 特点 降低泛化误差 提升模型的整体表现能力 增加模型的复杂度，导致时间、计算成本较大 用于kaggle、科研

>>阅读原文<<