Be bagging ir boosting, ansamblio metodai apima ** stacking (sluoksniavimą)**. Stacking'e keli skirtingi modeliai mokomi toje pačioje duomenų ainoje, o jų prognozės naudojamos kaip įėjimai į meta-modelį, kuris mokosi daryti galutinę prognozę. Tai leidžia sujungti skirtingų algoritmų stipriąsias puses ir pagerinti prognozių kokybę.

Ankstesnis Kitas