Stacking

先用三个模型得出预测结果，再用一个模型基于预测的结果得出最终的结果。 把训练集分成2分，第一份用于训练前3个模型，第二份用于训练第四个模型。

stacking模型的结构非常像神经网络

下面这个例子需要把数据分成3分，第一份训练第一层的3个模型，第二份训练第二层的3个模型，第三份训练第三层的模型，所以对于stacking来说，把模型分几层也是一个超参数。