Преимущества метода стекинга по сравнению с другими подходами к ансамблевому обучению:

• Возможность использовать алгоритмы разной природы. 2 Например, гребневую регрессию вместе со случайным лесом. 2
• Помощь в решении реальных бизнес-задач. 2 При умелом построении композиции алгоритмов стекинг помогает бороться с типичными проблемами реальных данных. 2

Недостатки метода стекинга:

• Непредсказуемость работы метамодели. 1 Она может с течением времени по-разному обучаться на входных данных. 1 По этой причине результаты классификации, полученные с помощью стекинговой модели, должны валидироваться с большей частотой, чем в случае применения классических методов. 1
• Сильная корреляция метапризнаков. 2 Поскольку это ответы уже натренированных алгоритмов, они сильно коррелируют. 2