В чем преимущества и недостатки использования стекинга в машинном обучении?

Преимущества использования стекинга в машинном обучении:

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

Недостатки использования стекинга в машинном обучении:

• Высокие вычислительные затраты. habr.com dataaspirant.com Для обучения и оценки нескольких моделей требуется значительное количество вычислительной мощности и ресурсов. dataaspirant.com
• Сложность в интерпретации. habr.com dataaspirant.com 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. dataaspirant.com
• Риск переобучения. dataaspirant.com Стекированная модель обучается на прогнозах нескольких моделей, что может увеличить риск переобучения, если модели имеют высокую степень корреляции. dataaspirant.com