Преимущества использования стекинга в машинном обучении:

• Улучшение точности прогнозов при правильном использовании. 2 Это особенно полезно при работе со сложными датасетами, где одна модель не может учесть все нюансы данных. 3
• Снижение переобучения. 3 Стекинг помогает объединить прогнозы нескольких базовых моделей и создать более обобщённую модель. 3
• Гибкость в выборе моделей. 3 Стекинг позволяет использовать разные типы моделей в качестве базовых, что даёт возможность более гибко подбирать лучшие модели для заданного датасета. 3

Недостатки использования стекинга в машинном обучении:

• Высокие вычислительные затраты. 23 Для обучения и оценки нескольких моделей требуется значительное количество вычислительной мощности и ресурсов. 3
• Сложность в интерпретации. 23 Итоговая модель может быть менее интерпретируемой, чем базовые модели, так как является комбинацией нескольких моделей, и не всегда понятно, как каждая базовая модель вносит вклад в итоговый прогноз. 3
• Риск переобучения. 3 Стекированная модель обучается на прогнозах нескольких моделей, что может увеличить риск переобучения, если модели имеют высокую степень корреляции. 3