Что такое stacking и blending?

Stacking и blending — это методы ансамблирования моделей машинного обучения, направленные на улучшение качества предсказаний за счёт объединения нескольких моделей.

Stacking — многоуровневый метод, где на первом уровне обучаются несколько базовых моделей, а на втором уровне обучается мета-модель, которая принимает на вход предсказания базовых моделей и выдаёт итоговый результат. Это позволяет мета-модели учесть сильные и слабые стороны базовых моделей.

Пример:

# Предположим, есть две базовые модели и мета-модель
base_model_1 = ...
base_model_2 = ...
meta_model = ...

# Обучаем базовые модели
base_model_1.fit(X_train, y_train)
base_model_2.fit(X_train, y_train)

# Получаем предсказания базовых моделей на валидационном наборе
preds_1 = base_model_1.predict(X_val)
preds_2 = base_model_2.predict(X_val)

# Формируем новые признаки для мета-модели
meta_features = np.column_stack((preds_1, preds_2))

# Обучаем мета-модель
meta_model.fit(meta_features, y_val)

# Для теста аналогично

Blending похож на stacking, но обычно использует фиксированный holdout-набор для обучения мета-модели, а не кросс-валидацию. Это проще, но может быть менее устойчиво.

Оба метода помогают повысить стабильность и точность предсказаний за счёт комбинирования разных алгоритмов.