Stacking
Categoria
Fundamentos de IA
Stacking e uma tecnica de ensemble que usa as previsoes de multiplos modelos base como features de entrada para um meta-modelo que aprende a combinar as previsoes da melhor forma possivel.
Categoria
Fundamentos de IA
Compartilhar
O que e Stacking?
Stacking (Stacked Generalization) e uma tecnica avancada de ensemble learning que usa previsoes de multiplos modelos como entrada para um modelo de nivel superior (meta-learner) que aprende a combina-las otimamente.
Como Funciona
- Nivel 0 (Base): treina diversos modelos diferentes (ex: Random Forest, SVM, KNN)
- Gera previsoes out-of-fold de cada modelo base (via cross-validation)
- Nivel 1 (Meta): treina um meta-modelo usando as previsoes como features
- O meta-modelo aprende os pontos fortes e fracos de cada modelo base
Vantagens
- Geralmente supera bagging e boosting isolados
- Captura complementaridade entre modelos diferentes
- Flexivel: qualquer combinacao de modelos
Cuidados
E essencial usar cross-validation para gerar as previsoes do nivel base, evitando data leakage. Na Trilion, stacking e reservado para projetos onde a margem de desempenho adicional justifica a complexidade extra do pipeline.
