🌟Stacking：集成学习策略深度解读💡

在机器学习领域，Stacking是一种强大的集成学习策略，能够显著提升模型性能！它通过将多个基础模型（Base Models）的预测结果作为输入，再利用一个高级模型（Meta Model）进行优化预测。这种方法不仅融合了不同模型的优势，还能有效减少单一模型的偏差与方差。

首先，基础模型会分别对训练数据进行拟合，并输出各自的预测值。然后，这些预测值被传递给Meta Model，后者负责整合信息并生成最终预测。整个过程就像搭建积木一样层层递进，因此被称为“堆叠”（Stacking）。✨

Stacking的优点显而易见——它可以处理复杂任务、提高泛化能力，尤其适用于异构模型组合。不过，实施时需注意参数调优和过拟合风险。总之，Stacking是通往高效建模的重要桥梁之一，值得每位开发者深入探索！🚀

机器学习 Stacking 集成学习