kaggle 模型融合 stacking

https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python

这个写的太好了，

前面部分是数据处理，坐着写的比较简单，可以不用细看；

后面是模型的融合，主要采用stacking模式
http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5826089.html
这个链接对stacking模式的介绍比较具体，摘一小段：

Stacking

相比 Blending，Stacking 能更好地利用训练数据。以 5-Fold Stacking 为例，它的基本原理如图所示：





整个过程很像 Cross Validation。首先将训练数据分为 5 份，接下来一共 5 个迭代，每次迭代时，将 4 份数据作为 Training Set 对每个 Base Model 进行训练，然后在剩下一份 Hold-out Set 上进行预测。同时也要将其在测试数据上的预测保存下来。这样，每个 Base Model 在每次迭代时会对训练数据的其中 1 份做出预测，对测试数据的全部做出预测。5 个迭代都完成以后我们就获得了一个

#训练数据行数 x #Base Model 数量

的矩阵，这个矩阵接下来就作为第二层的 Model 的训练数据。当第二层的 Model 训练完以后，将之前保存的 Base Model 对测试数据的预测（因为每个 Base Model 被训练了 5 次，对测试数据的全体做了 5 次预测，所以对这 5 次求一个平均值，从而得到一个形状与第二层训练数据相同的矩阵）拿出来让它进行预测，就得到最后的输出。

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这个教程还有一些缺陷：

作者提到了两点：模型参数没有通过网格搜索进行优化、可以使用更多的base model

可视化我建议还是用seaborn，比作者的简洁，最好能结合到类里面

层数可以提升，不止2层

模型最好能保存下来

最好能弄一个pipeline框架出来（还没啥思路，需要继续找找大牛是咋样的，吸收下）

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上面只是分类的，接下来看看源码
https://www.kaggle.com/mmueller/allstate-claims-severity/stacking-starter/run/390867/code https://www.kaggle.com/mmueller/stacking-starter
接下来，继续看看大牛文章，总结一套通用框架出来
http://www.jianshu.com/p/cc6ff3abfed5
这里的文章，已经里面提到的链接也都看了下，别人也在做这一块