摘要：
积分算法——什么是堆叠##堆叠？堆栈是各种算法模型的融合堆栈。假设有四个算法A、B、C和D，您使用三个算法A，B和C来训练训练集和测试集，生成三组新的预测训练集和试验集，然后使用算法D来训练它们，最后生成最终结果。① 以算法A为例。此时，加载数据、训练集训练和测试集。
集成算法--stacking##
stacking是什么
stacking是各类算法模型的融合堆叠。假设有四种算法A、B、C、D， 你用A、B、C三种算法，分为对训练集和测试集训练，生成三组被预测了的新的train和test集，然后在用算法D对其训练，最终生成最终的结果。细解流程：如何生成新的预测了的pred_train。
- ①以算法A为例，此时加载了数据，训练集train和测试集test。先对训练集train进行五折交叉，生成五组 train_part和valid验证集，且保证valid集的index不重合
- ②对每组的train_part进行训练，然后预测valid，生成pred_valid，五组验证完后，正好五个pred_valid对应train中所有数据的预测值，五个pred_valid合并后即pred_train_A
- ③而在对每组train_part训练的过程中，生成的模型，不仅对valid进行预测，同时也对test进行预测，生成五组pred_mid_test, 因为test并没有分成五份，所以对五组pred_mid_test取中位数，生成最终的pred_test_A
- ④ 同样对算法B、C重复以上步骤1,2,3， 生成pred_train_B, pred_test_B, pred_train_C, pred_test_C
- ⑤ 最后将pred_train_A, pred_train_B, pred_train_C组成新的一个三列的train_DataFrame，三个test则再组成一个新的test_DataFrame,然后用算法D来训练和生成最终的结果
3.图解：
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