集成学习中的集成学习中的stacking以及以及python实现实现
集成学习
Ensemble learning 中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的机器学习算法，而是将很多的机器学习算法结合在一起，我们
把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中，个体学习器都相同，那么这些个体学习器可以叫做“基学习
器”。
个体学习器组合在一起形成的集成学习，常常能够使得泛化性能提高，这对于“弱学习器”的提高尤为明显。弱学习器指的是比
随机猜想要好一些的学习器。
在进行集成学习的时候，我们希望我们的基学习器应该是好而不同，这个思想在后面经常体现。 “好”就是说，你的基学习器不
能太差，“不同”就是各个学习器尽量有差异。
集成学习有两个分类，一个是个体学习器存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以Boosting为代表。另外一种是个体
学习器不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法，以Bagging和随机森林（Random Forest）为代表。
Stacking 的基本思想
将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题，我们可以使用投票法来选择输出最多的类。对于回
归问题，我们可以将分类器输出的结果求平均值。
上面说的投票法和平均法都是很有效的结合策略，还有一种结合策略是使用另外一个机器学习算法来将个体机器学习器的结果
结合在一起，这个方法就是Stacking。
在stacking方法中，我们把个体学习器叫做初级学习器，用于结合的学习器叫做次级学习器或元学习器（meta-learner），次
级学习器用于训练的数据叫做次级训练集。次级训练集是在训练集上用初级学习器得到的。
我们贴一张周志华老师《机器学习》一张图来说一下stacking学习算法。
过程1-3 是训练出来个体学习器，也就是初级学习器。
过程5-9是 使用训练出来的个体学习器来得预测的结果，这个预测的结果当做次级学习器的训练集。
过程11 是用初级学习器预测的结果训练出次级学习器，得到我们最后训练的模型。
如果想要预测一个数据的输出，只需要把这条数据用初级学习器预测，然后将预测后的结果用次级学习器预测便可。
Stacking的实现
最先想到的方法是这样的，
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