健康资讯 Stacking指（1）将不同种类的超参数相结合来构建不同的机器学习模型，使其具有更为卓越的技术性能，从而获得更佳的预测结果。在机器学习中，有时候在模型上串联更多的层会带来更广泛的成果。这种技术被称为stacking。
（2）在实际使用中，stacking会将模型前面的几个算法，作为“层”，组合到不同的输入数据，每一层都能预测出一个结果，并将这些结果叠加起来组合成一个综合的结果。
（3）stacking的搭建步骤一般分为四步：
（a）第一步，对训练数据进行特征抽取和复杂划分，比如生成多个候选集来表达不同的特征，例如比较一组数据和另一组数据的差异。
（b）第二步，在各自候选集上拟合独立模型并获得每个候选集的分数，这些分数将作为下一步的输入，以便联合不同候选集的信息。
（c）第三步，将模型拼接成stacking，即给每个候选集的模型输入其他的层的输出，并建立一个综合的投票结果。
（d）第四步，训练stacking模型，得出最终的模型。
（4）优势：stacking有效利用了不同模型之间的相互协调作用，从而更好地捕获样本数据的局部细节特征，从而产生更具表现力的模型，比单个模型要准确。
（5）缺点：由于stacking模型拼装和融合复杂，受其模型算法选择和模型融合调参的影响较大，因此可能受到某些特定参数的影响而被严重过优化，最终的模型泛化效果不佳。
一、定义stacking：
Stacking是一种机器学习技术，是用多个学习器层叠起来形成一个强大的模型，用来优化建模过程。它是一种集成学习方法，通过收集多个学习器的结果，用于拟合未知的输入到一个输出。传统的集成学习方法（如Bagging和Boosting）也被称为堆积法。
二、构成：
Stacking由两个主要部分组成：基础学习器和汇总学习器，两者都可以使用机器学习技术实现。基础学习器按照预定义策略进行学习，接着将结果提供给汇总学习器，以此组成Stacking模型。
三、原理：
Stacking的基本原理是，将数据划分为训练集和测试集，使用基础学习器对训练集进行学习，并生成对测试集的预测结果，然后使用汇总学习器将这些预测结果进行汇总，以此来获得最好的未知输入到输出映射模型，即stacking模型。
四、优点：
（1）堆叠法可以提高模型的预测精度，比传统机器学习模型如SVM、决策树等效果更好；
（2）具有较好的泛化能力，可以避免过拟合现象；
（3）可以采用不同的算法搭配使用，可以有效地提高模型的复杂度，减少模型的偏差；
（4）可以合理选择多个弱学习模型，比一个单独的强学习模型提供更好的学习性能和更高的精度；
（5）可以选择目标变量和非目标变量，更全面的对目标分析问题进行研究。
五、缺点：
（1）计算复杂度较大，需要额外的计算资源；
（2）可能出现模型嵌套形成单调变量，从而影响模型精度；
（3）模型的拟合能力受到基学习器的限制，只能学习较少的抽象层次；
（4）容易受到学习器的噪声影响，数据样本量要求较大。
