堆叠级联堆叠与级联的区别?

堆叠级联堆叠和级联都是组合多个模型的方法，但堆叠级联堆叠会先对多个模型的结果进行堆叠，再输入到一个元模型中，形成多层结构；而级联直接将前一个模型的输出作为后一个模型的输入，形成线性序列。

区别

堆叠级联堆叠：将多个基模型的预测结果堆叠成新特征，再通过元模型学习这些特征的关系。比如先用3个模型预测房价，把结果拼在一起输入第4个模型，最终输出更精准的房价。这种方法适合复杂问题，能捕捉模型间的非线性交互，但计算量较大，需要更多数据支持。

级联：像流水线一样，前一个模型的输出直接传给下一个模型。比如第一个模型预测房屋面积，第二个模型用面积预测房价，第三个模型再调整价格。这种方法简单高效，适合任务有明确顺序的情况，但前一个模型的误差会直接影响后续结果，容错性较差。