模型融合stacking與blending
1.stacking
給定資料集\(D\)，首先將資料集劃分為訓練集\(D_{train}\)和驗證集\(D_{valid}\),然後將訓練集劃分為k份，記為\(D_{train}^1,\cdots,D_{train}^k\)。用其中的k-1份訓練一個基模型並對剩餘的一份進行預測，重複k次得到整個訓練集的預測值(是k個相同模型使用不同訓練集得到的預測結果)，再換用不同的基模型可以得到訓練集的多列預測值，將這些預測值堆疊起來訓練次級模型，預測的時候，用所有模型對測試集進行預測並取結果的平均送入次級模型，具體如下圖（使用一個基模型的情況）
2.Blending
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