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2.36 模型融合原理与技巧：Stacking、Blending，提升模型效果的最后一步

引言

模型融合是提升模型效果的最后一步，通过组合多个模型的预测结果，往往能获得比单个模型更好的效果。Stacking和Blending是两种主要的模型融合方法。本文将深入解析这两种方法的原理和实现。

一、模型融合概述

1.1 为什么需要模型融合？

# 模型融合优势defensemble_advantages():""" 模型融合优势 """print("="*60)print("模型融合优势")print("="*60)advantages={'1. 提升准确率':['组合多个模型的优势','减少单个模型的误差','提升整体预测效果'],'2. 增强稳定性':['降低模型方差','提高预测稳定性','减少过拟合风险'],'3. 利用多样性':['不同模型捕捉不同模式','互补优势','覆盖更全面的特征空间']}foradvantage,detailsinadvantages.items():print(f"\\n{advantage}:")fordetailindetails:print(f" -{detail}")returnadvantages ensemble_advantages()

二、Stacking原理

2.1 Stacking流程