在机器学习领域，集成方法是提升模型性能的重要手段之一。其中，Stacking（堆叠）是一种非常强大的集成技术。它通过结合多个基础模型的预测结果，利用一个元模型来优化最终输出，从而达到更好的预测效果。简单来说，Stacking就是让不同的模型互相协作，各展所长，共同完成任务。⚙️

Stacking的核心在于如何有效地训练元模型。通常情况下，我们会先用交叉验证的方式训练基础模型，并收集它们的预测值作为新的特征集。然后，这些特征集会被用来训练元模型，比如逻辑回归或随机森林等。这样做的好处是可以充分利用每个模型的优点，同时避免单一模型可能存在的缺陷。🎯

相比其他集成方法如Bagging和Boosting，Stacking更注重模型之间的互补性。因此，在实际应用中，选择合适的基模型组合至关重要。如果你希望构建一个稳定且准确的预测系统，不妨试试Stacking吧！🚀