模型融合作為kaggle等比賽的提分方法，你不知道可就落伍了，對於網上的大部分講解個人看法是把乙個簡單的問題說的複雜了，反而不好理解，所以本文將通過簡短的幾句話講述一下stacking原理，文章最後附上kaggle對stacking的乙個案例，這樣你就會完全掌握了，好的，下面開始
這裡假設你的訓練集有10000條，測試集有2500條，並且基學習器有10個（這個是你自己設定的），5折交叉驗證，每一折8000訓練集，2000驗證集
基學習器1
第一折：基學習器1對8000訓練集進行訓練模型，對2000驗證集進行驗證，得到2000行1列的結果a1；對2500測試集進行訓練得到2500行1列的結果b1.
第二折：基學習器1對8000訓練集進行訓練模型，對2000驗證集進行驗證，得到2000行1列的結果a2；對2500測試集進行訓練得到2500行1列的結果b2…
第三折：基學習器1對8000訓練集進行訓練模型，對2000驗證集進行驗證，得到2000行1列的結果a3；對2500測試集進行訓練得到2500行1列的結果b3…
第四折：基學習器1對8000訓練集進行訓練模型，對2000驗證集進行驗證，得到2000行1列的結果a4；對2500測試集進行訓練得到2500行1列的結果b4.
第五折：基學習器1對8000訓練集進行訓練模型，對2000驗證集進行驗證，得到2000行1列的結果a5；對2500測試集進行訓練得到2500行1列的結果b5.
注意：每一折的訓練集和驗證集都發生了變化，所以最後得到的a1,…,a5是不相同的。
下面是關鍵
對5折後的驗證集結果a1,…,a5按列拼接，得到10000行1列的結果 ，這裡記為a1；對5個測試集結果求均值得到2500行1列的結果b1
以上是乙個基分類器的結果，假如有十個基分類器，最後的驗證集的結果就是a1,a2,a3,…,a10，測試集結果就是b1,b2,b3,…,b10。
畫重點：
由上面得到的結果得到新的訓練集，新的測試集，如下表所示
a1a2
…a10y…
…………
a1,a2,a3,…,a10為新的資料集的特徵（10000x10的資料），標籤y還是原資料的標籤，
測試集變為
b1b2
…b10y…
………?
當然這裡的y是你接下來要**的
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