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Stacking集成学习
资料介绍
Stacking（堆叠）集成学习是一种通过组合多个基础模型（Base Model）的预测结果，再利用元模型（Meta Model）对这些结果进行二次学习和预测的集成学习方法。其核心思想是通过层次化的学习过程，充分利用不同模型的优势，提升整体预测性能。相比Bagging和Boosting等集成方法，Stacking更注重模型间的互补性挖掘，通过元模型学习基础模型的预测模式，从而实现更优的决策边界。
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