13-7 Stacking
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stackgin的思路:假设使用三个算法分别得到机器学习的结果,但是不像前面那么直接将三个结果综合,而是用这三个算法作为输出,训练一个新的模型,使用这个模型的输出作为最终的输出。
训练方法:将数据集分成2分,一份用于训练第一层的3个模型,第二份用于训练第二层的模型。最终得到整体模型。
这样的模型非常容易过拟合。 这样的模型有点类似于神经网络。这是深度学习的范畴。 scikit-learn没有提供stacking模型的接口。
这个模型还可以更复杂,比如: 要训练这个模型需要把数据分成3份,每一份用于训练一层模型。