# 13-7 Stacking

![](http://windmissing.github.io/images/2019/282.jpg)

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。

![](http://windmissing.github.io/images/2019/283.jpg)

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。

这个模型还可以更复杂，比如： ![](http://windmissing.github.io/images/2019/284.jpg) 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。

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。
