导读 🚀 在机器学习领域中，Blending 和 Stacking 是两种非常流行且有效的模型融合技术。这两种方法都能显著提升模型的预测性能，但它们的实
🚀 在机器学习领域中，Blending 和 Stacking 是两种非常流行且有效的模型融合技术。这两种方法都能显著提升模型的预测性能，但它们的实现方式和应用场景有所不同。
🎨 Blending 主要是通过将训练数据集分为两部分：一部分用于训练基础模型，另一部分则作为验证集来生成每个模型的预测结果。这些预测结果被用作第二阶段模型（即元模型）的输入。这样可以确保最终模型不仅利用了原始特征，还结合了多个模型的预测结果，从而提高准确性。
🔄 Stacking 则更为复杂，它不仅仅是简单地使用验证集的预测结果，而是通过多次交叉验证来生成训练数据，然后将这些数据用于训练第二阶段的模型。这种方法能够更有效地利用训练数据，并且可以减少过拟合的风险。因此，Stacking 通常能获得比 Blending 更好的结果，但也需要更多的计算资源。
🌈 总之，选择 Blending 还是 Stacking 取决于具体的应用场景和可用的计算资源。希望这篇简短的文章能够帮助大家更好地理解这两种技术！