Oprócz baggingu i boostingu, do metod ensemble należą ** stacking (układanie)**. W stacking, kilka różnych modeli jest trenowanych na tym samym zbiorze danych, a ich prognozy są używane jako dane wejściowe dla modelu meta, który uczy się dokonywać końcowej prognozy. Pozwala to na połączenie mocnych stron różnych algorytmów i poprawę jakości prognoz.

Poprzednia Dalej