模型融合 Blending 和 Stacking

转载自https://tianle.me/2018/02/11/aggregate/ 构建并结合多个学习器来完成学习任务，我们把它称为模型融合或者集成学习。 不同的模型有各自的长处，具有差异性，而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势，让这些相对较弱的模型（学习器）通过某种策略结合起来，达到比较强的模型（学习器）。 在进行模型融合之前，各个基学习器不能够太差，即“准确性”，第二，它们之间要有区分度，

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