sklearn构建stacking模型进行堆叠多模型分层级回归分析

Stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。Stacking 的基础层通常包括不同的学习算法，因此stacking ensemble往往是异构的。

stacking的步骤：

假设有1000个样本，70%的样本作为训练集，30%的样本作为测试集。
STEP1：在训练集上采用算法A、B、C等训练出一系列基学习器。
STEP2：用这些基学习器的输出结果组成新的训练集，在其上训练一个元学习器（meta-classifier，通常为线性模型LR），用于组织利用基学习器的答案，也就是将基层模型的答案作为输入，让元学习器学习组织给基层模型的答案分配权重

# 在jupyter notebook中进行如下设置才会出现后续看到的精美的模型处理的结构流程图，

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