写在前面

scikit-learn 官网的Ensemble methods 文档部分只介绍了/bagging / boosting / voting / 三种模型组合方式;但是通过查找学习，受周志华《机器学习》集成学习部分的学习法启发，了解并学习了 stacking，在此以作记录。

概述

Stacking 是一种集合学习技术，通过元分类器组合多个分类模型。基于完整训练集训练各个分类模型; 然后，基于整体中的各个分类模型的输出 - 元特征来拟合元分类器。元分类器可以根据预测类标签或来自集合的概率进行训练。

流程图：

OR

算法总结：