笔记-集成学习-stacking
集成学习—stacking 引言 集成学习主要包括Bagging、Boosting和Stacking。本文主要介绍stacking方法。stacking(有时也称为stacked generalization)是一种分层模型集成框架，主要的思想是训练一个模型用于组合(combine)其他各个模型。stacking方法在各大数据挖掘比赛上都很风靡，模型融合之后能够小幅度地提高模型的预测准确度。 基本
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