大家都是只关注stacking的操作是什么，虽然这很重要，但是却没有说明白为何有效。这一直是困惑我的点，我想通过论文搞清这些东西。貌似没找到，找到再贴。
我们将假设训练数据：train.csv有1000行；测试数据：test.csv有200行。然后按照下图所示训练：
如图所示，我们现在用5折交叉验证来训练数据，model1要做满5次训练和预测。
第一次，model1，拿train.csv的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a1。
第二次，model1，拿train.csv的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a2。
第三次，model1，拿train.csv的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a3。
第四次，model1，拿train.csv的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a4。
第五次，model1，拿train.csv的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a5。
然后将a1到a5拼接起来，得到一列，共1000行的数据。
针对测试集test.csv有两种方法，一种是全部训练完成后，一次性预测输出200行数据；另一种是model1每次做完训练就那test.csv中的数据做预测，一种得到5次200行的数据，然后做平均，得到一列200行的数据。
如果有10个基模型，那么根据train.csv会得到10列数据，作为x，原来train.csv中的label作为y（很多文章都没说这点，导致初学者有很多误解），然后再放到一个模型中做训练。而根据test.csv会得到10列200行的数据，作为测试数据。
最后，将训练好的模型预测10列200行的数据，得到的最终结果就是最后需要的数据。这仅仅只是2层stacking，多的可以搞很多层。
最后，我想贴一些现成的stacking的框架的链接：
https://github.com/liyi19950329/stacking
https://github.com/liyi19950329/vecstack
https://github.com/liyi19950329/mlens
https://github.com/rasbt/mlxtend
https://github.com/mpearmain/gestalt
https://github.com/reiinakano/xcessiv
https://github.com/kaz-Anova/StackNet
这些框架都集成好了，学会使用就能实现stacking，不过我还是建议看看源码
如果源码看不下去，可以看看kaggle的教程：https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python
Blending：用不相交的数据训练不同的 Base Model，将它们的输出取（加权）平均。实现简单，但对训练数据利用少了。
