Некоторые основные отличия между стекингом и бустингом как методами ансамблевого обучения:

Стекинг объединяет несколько моделей разных типов, где каждая модель делает независимые прогнозы, а метамодель обучается комбинировать эти прогнозы. 1 При стекинге базовые модели обучаются на исходных данных, а затем их прогнозы используются в качестве функций для метамодели, которая учится эффективно их комбинировать. 1 Окончательный прогноз делается с помощью метамодели на основе объединённых результатов всех базовых моделей. 1

Бустинг — метод построения ансамбля моделей, при котором базовые модели обучаются последовательно, и каждая последующая модель ансамбля применяется к результатам на выходе предыдущей. 3 При бустинге каждая новая модель добавляется в ансамбль таким образом, чтобы подчеркнуть ошибки, допущенные предыдущими моделями. 1 Окончательный прогноз обычно делается путём объединения взвешенных прогнозов всех моделей в ансамбле. 1

Таким образом, стекинг фокусируется на объединении различных моделей, а бустинг — на последовательном обучении моделей, где каждая пытается исправить ошибки предыдущих.