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

Бустинг (boosting) — это последовательный метод, при котором базовые модели обучаются итеративно, и каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. 18 Бустинг старается улучшить слабые стороны каждой модели и сочетает их прогнозы для получения более сильного ансамбля. 1

Стекинг (stacking) — это метод, при котором несколько базовых моделей обучаются независимо, а затем комбинируются (стекаются) с использованием метамодели. 1 Метамодель принимает прогнозы от базовых моделей как входные данные и обучается на основе этих прогнозов для создания окончательного прогноза. 1

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