blending集成方法
思路介绍
综合多个基础模型，提高最后预测(回归问题或分类问题)的正确率
算法流程
(1)将总的数据集被分成训练集和测试集，再将训练集拆分成训练集和验证集，所以数据总共分为三类，测试集，验证集，测试集，训练集是为了训练模型，验证集是为了调整模型(调参)，测试集则是为了检验模型的正确率。
(2)使用训练集创建了K个模型，如SVM、random forests、XGBoost等，这个是第一层的模型。 训练好模型后将验证集输入模型进行预测，得到K组不同的输出，我们记作 𝐴1,…,𝐴𝐾 ，然后将测试集输入K个模型也得到K组输出，我们记作 𝐵1,…,𝐵𝐾 ，其中 𝐴𝑖 的样本数与验证集一致， 𝐵𝑖 的样本数与测试集一致。
(3)使用K组2400个样本的验证集结果 𝐴1,…,𝐴𝐾 作为第二层分类器的特征，验证集的2400个标签为因变量，训练第二层分类器.
(4)K组2000个样本的结果 𝐵1,…,𝐵𝐾 放入第二层分类器，得到2000个测试集的预测结果。
基础blending实例介绍
使用make_blobs生成数据集
data, target = make_blobs(n_samples=10000, centers=2, random_state=1, cluster_std=1.0 )
通过SVC，随机森林和k邻近算法将数据分类：
clfs = [SVC(probability = True),RandomForestClassifier(n_estimators=5, n_jobs=-1, criterion='gini'),KNeighborsClassifier()]
for i,clf in enumerate(clfs):
clf.fit(X_train,y_train)
val_feature = clf.predict_proba(X_val)[:, 1]
test_feature = clf.predict_proba(X_test)[:,1]
val_features[:,i] = val_feature
test_features[:,i] = test_feature
之后将第一层的验证集的结果输入第二层训练第二层分类器
from sklearn.model_selection import cross_val_score
lr.fit(val_features,y_val)
cross_val_score(lr,test_features,y_test,cv=5)
stacking集成算法
思路介绍
综合多个基础模型，提高最后预测(回归问题或分类问题)的正确率
算法流程
stacking算法与blending算法思路类似，主要的差别在于数据的使用上。
1.首先将所有数据集生成测试集和训练集（假如训练集为10000,测试集为2500行），那么上层会进行5折交叉检验，使用训练集中的8000条作为训练集，剩余2000行作为验证集（橙色）。
2.每次验证相当于使用了蓝色的8000条数据训练出一个模型，使用模型对验证集进行验证得到2000条数据，并对测试集进行预测，得到2500条数据，这样经过5次交叉检验，可以得到中间的橙色的5* 2000条验证集的结果(相当于每条数据的预测结果)，5* 2500条测试集的预测结果。
3.接下来会将验证集的5* 2000条预测结果拼接成10000行长的矩阵，标记为 𝐴1 ，而对于5* 2500行的测试集的预测结果进行加权平均，得到一个2500一列的矩阵，标记为 𝐵1 。
4.上面得到一个基模型在数据集上的预测结果 𝐴1 、 𝐵1 ,这样当我们对3个基模型进行集成的话，相于得到了 𝐴1 、 𝐴2 、 𝐴3 、 𝐵1 、 𝐵2 、 𝐵3 六个矩阵。
5.之后我们会将 𝐴1 、 𝐴2 、 𝐴3 并列在一起成10000行3列的矩阵作为training data, 𝐵1 、 𝐵2 、 𝐵3 合并在一起成2500行3列的矩阵作为testing data，让下层学习器基于这样的数据进行再训练。
再训练是基于每个基础模型的预测结果作为特征（三个特征），次学习器会学习训练如果往这样的基学习的预测结果上赋予权重w，来使得最后的预测最为准确。
对stacking模型的一些理解(有参考网上的一些解释)
stacking模型就是训练一个多层(一般是两层，本文中默认两层)的学习器结构，第一层(也叫学习层)用n个不同的分类器(或者参数不同的模型)将得到预测结果合并为新的特征集，并作为下一层分类器的输入。
Stacking的输出层为什么用逻辑回归：为了降低过拟合的问题，第二层分类器应该是较为简单的分类器，广义线性如逻辑回归是一个不错的选择。在特征提取的过程中，我们已经使用了复杂的非线性变换，因此在输出层不需要复杂的分类器。这一点可以对比神经网络的激活函数或者输出层，都是很简单的函数，一点原因就是不需要复杂函数并能控制复杂度。
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