堆叠：机器学习中的集成模型及其工具源码-机器学习

简介：
本篇文章探讨了机器学习中集成模型的概念与应用，并深入分析了几种流行的集成方法及其实现工具源码。适合希望深入了解该领域的读者参考。 集成学习主要包括装袋（Bagging）、提升（Boosting）和堆叠（Stacking）三种方法。在大型数据挖掘竞赛如Kaggle上，排名前列的模型大多数是集成机器学习模型或深度神经网络。 训练过程中，所有基模型对整个训练集进行预测时，第j个基模型对于第i个样本的输出值将作为新的特征添加到该样本中；同样地，在测试阶段也需要先通过各基模型生成一系列中间结果集合。具体来说，集成学习的核心思想是组合多个基础模型以构建出性能更优的新模型，而堆叠方法也不例外。 堆叠技术涉及利用元算法来融合由不同机器学习算法处理全量数据后的输出结果，并且可以结合网格搜索和交叉验证等策略提升其效果。此外，在传统机器学习领域内，scikit-learn（sklearn）库已成为主流工具之一；若没有使用过该库，则难以在实践中实现有效的机器学习应用。