В чем разница между стекингом и бустингом в машинном обучении?

Основное различие между стекингом и бустингом в машинном обучении заключается в подходе к объединению моделей. {8-host}

Бустинг (boosting) — это последовательный метод, при котором базовые модели обучаются итеративно, и каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. gist.github.com {8-host} Бустинг старается улучшить слабые стороны каждой модели и сочетает их прогнозы для получения более сильного ансамбля. gist.github.com

Стекинг (stacking) — это метод, при котором несколько базовых моделей обучаются независимо, а затем комбинируются (стекаются) с использованием метамодели. gist.github.com Метамодель принимает прогнозы от базовых моделей как входные данные и обучается на основе этих прогнозов для создания окончательного прогноза. gist.github.com

Таким образом, бустинг фокусируется на исправлении ошибок предыдущих моделей, а стекинг — на объединении предсказаний нескольких моделей с использованием метамодели, которая учится эффективно оценивать и комбинировать эти предсказания. {8-host}