使用模型堆叠优化的sklearn模型

模型堆叠是一种通过组合多个模型的输出并通过另一个称为元学习器的机器学习模型运行它们来改进模型预测的方法。这是一种用于赢得 Kaggle 比赛的流行策略，但尽管它们很有用，但在数据科学文章中却很少被提及——我希望能改变这种情况。 本质上，堆叠模型的工作原理是通过元学习器（通常是线性回归器/分类器，但也可以是其他模型，如决策树）运行多个模型的输出。元学习器…