称为堆叠泛化）涉及训练学习算法以组合其他几种学习算法的预测。首先，使用可用数据训练所有其他算法，然后训练组合器算法以使用其他算法的所有预测作为附加输入进行最终预测。如果使用任意组合器算法，那么堆叠理论上可以表示本文中描述的任何集合技术，但实际上，通常用逻辑回归模型作为组合器。Stacking通常比任何一个经过训练的模型都能产生更好的性能，它已成功用于监督学习任务（如回归、 分类和距离学习 ）和无监督学习（如密度估计）。 Stacking也被用于评估Bagging的错误率。 据报道，它的表现超过了贝叶斯模