Kaggle机器学习之模型集成（stacking）
Stacking是用新的模型（次学习器）去学习怎么组合那些基学习器，它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合，那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活，它可以将学习器一层一层地堆砌起来。 根据上图分析一下stacking具体步骤： 1）TrainingData进行5-fold分割
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