点击上方卡片链接就可以进入专栏，专栏右上角有订阅选项，欢迎大家订阅～

前言

大家好，我是鬼仔，今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第四章中模型融合第三部分的内容：迭代法，基于迭代的经典方法有三种：boosting、stacking和blending，前面已经讲解了boosting算法，今天讲后面两种算法。这是鬼仔第一次开设专栏，每篇文章鬼仔都会用心认真编写，希望能将每个知识点讲透、讲深，帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识，希望大家能多多支持鬼仔的专栏～

目前这篇是试读，后续的文章需要订阅才能查看哦，专栏预计更新30+篇文章（只增不减），具体内容可以看专栏介绍，大家的支持是鬼仔更新的动力！

一、原理

1. Stacking算法

Stacking算法首先训练多个基模型，然后使用这些模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型（称为元模型或次级模型）。这个新模型用于组合基模型的预测结果，从而提高整体的预测性能。

Stacking算法可以在多个层次上进行，即可以使用多个元模型来组合基本模型的预测结果。单层Stacking和双层Stacking的示意图如下：

为了防止过拟合，Stacking算法都会利用K折交叉验证来训练基模型，以某比赛的方案为例：

2. Blending算法

Stacking方法中基学习器和元学习器都是使用相同的训练集进行训练（虽然输入特征X可能不同，但标签y是相同的），这可能导致信息泄露和过拟合问题。为了解决这个问题，Blending算法将训练数据集划分为两部分，使基学习器和元学习器使用不同的数据进行训练。

具体来说，Blending算法首先将训练数据集划分为两部分：训练集（例如，占90%）和留出集（例如，占10%）。训练集用于训练基学习器，而留出集用于训练元学习器。基学习器在训练集上进行训练后，会在留出集上进行预测。这些预测结果作为输入特征，与留出集的真实标签一起用于训练元学习器。

Blending的示意图如下所示：

二、面试真题

1. 请列举 Stacking 方法的主要优点和缺点，并解释在实际应用中如何克服其中的一些局限性？

1）优点：

• 高准确性：Stacking 方法通过组合多个基学习器，利用元学习器对它们的预测结果进行融合，从而提高整体模型的准确性。
• 利用多样性：Stacking 能够充分利用多个基学习器的多样性，可以同时使用不同类型的模型，提高泛化能力。
• 鲁棒性：由于 Stacking 方法综合了多个基学习器的优势，使得模型具有较强的鲁棒性，不容易受到单个基学习器性能波动的影响。

2）缺点：

• 训练复杂度：Stacking 方法涉及多层训练过程，需要训练基学习器和元学习器，计算复杂度较高。
• 过拟合风险：由于 Stacking 方法涉及多个模型的融合，如果基学习器或元学习器过于复杂，可能导致过拟合。
• 可解释性差：Stacking 方法结构较复杂，涉及多个模型的组合，使得模型的可解释性相对较差。

在实际应用中，可以采取以下策略克服 Stacking 方法的局限性：

• 降低训练复杂度：使用并行计算、GPU 加速等技术提高训练速度；或者选择不同类型的基学习器和元学习器，以平衡模型性能和计算成本。
• 避免过拟合：选择简单的基学习器（如浅层决策树）和元学习器（如线性