机器学习是基于统计学原理的一门技术。今天，我将给各位献上stacking模型融合方案原理简介与实现。首先，在此介绍几个前置概念。
1.数据K折交叉验证(K-FOLD)
如上图所示，我们在获得一个完整数据集后，将数据分为K份（图中设置K为5），每次遍历数据取其中1份作为测试集，其余K-1份作为训练集。同时，对于任意一个基础机器学习模型而言，将会重复K次对数据进行处理的过程，这即为k-fold机制。
2.基模型
Stacking中的对数据K折交叉验证处理过程中，用到的机器学习模型。
3.stacking原理
Stacking原理如上图所示。下面我将结合具体数据维度，来对该机制进行说明。
假设我得到训练集Train_data，维度为：mn,同时测试集Test_data维度为a（n-1）。同时假设使用Train_data中所有特征进行训练，则从中取出一列label列表，其长度为m，此时Train_data维度变为(m*(n-1))。之后，设置K个机器学习模型作为基模型（本案例中所设置数字为5）。之后，我们分别取这K个模型中，每一个模型进行训练集上K折交叉处理。在一次迭代中，将数据的第K份作为测试集，其他K-1份作为训练集，从而一次迭代生成维度为(m/k,(n-1)/k)的矩阵。将每一次生成的矩阵拼接起来，则对于一个模型而言，完整K次遍历数据后，将生成维度为（m,n-1)的矩阵。则K个模型而言，我们将这些矩阵横向拼接起来，得到最终超特征矩阵new_train，维度为(m,kn-k)。
除此外，对于测试集Test_data而言，我们也在基模型每次遍历测试集并训练出模型时，对测试集进行预测。每个模型每次遍历得到的测试数据集矩阵维度为(a,n-1),则
k次遍历后，最终的到的矩阵维度为(a,kn-k).此时为了保证维度统一，我们对该矩阵进行按行求取均值，将其维度变为(a,n-1)。对于K个模型而言，最终经过上述处理过程后，得到新的测试集上的超特征矩阵new_test，其维度为(a,kn-k)。
上述过程即为stacking第一层处理过程。之后第二层处理过程中，我们将new_train作为训练集，将第一层得到的label集合作为标签进行训练，得到最终训练出的模型，从而对new_test进行预测即可。
4.stacking扩展
在kaggle的比赛上，有的团队在经过第一层处理后得到的new_train矩阵基础上，与原始的train_data矩阵进行横向拼接。同时，对new_test也做此处理。从而选取K个机器学习模型，继续对新数据进行K-fold处理。后续操作与上述同理。但一般经过三层即可结束了。
5.stacking代码实践
代码已经上传至git仓库，请点击查看
我用此机制跑了跑某比赛，在没有调参的情况下，与第一名指标相差不是很大，还是较为满意的。
