個人對stacking的思想理解
主要分為幾個基礎模型，一個元模型
對於基礎模型，採用K折交叉的方式來取樣資料，並分別進行訓練，這樣對於每個模型，都會用K組取樣資料來進行訓練，從而得到K個不同的模型版本
假設現在基礎模型有KNN，SVM， 那麼對基礎模型訓練後會得到如下幾個模型：
KNN_model1, KNN_model2....KNN_modelK
SVM_model1, SVM_model2....SVM_modelK
然後對於一個樣本，用這些模型的預測值作為輸入，用樣本的實際輸出作為輸出，構造訓練資料
就是輸入作為特徵，輸出作為輸出，然後用這些資料來訓練元模型，當然元模型的輸入還可以加入其它的特徵
這說的是訓練階段
預測階段：
其實邏輯類似，也是先計算所有的基礎模型的預測值，然後求均值，並作為元模型的輸入，元模型的輸出就是最終整個模型的預測值
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