Odborné vysvětlení: Stacking je metoda souborného učení, která kombinuje predikce několika modelů pomocí meta-learner. Základní modely jsou natrénované na původních datech, zatímco meta-learner se učí, jak nejlépe kombinovat predikce těchto základních modelů. Tím se dosahuje lepší generalizace a vyšší přesnosti než u jednotlivých modelů.
Vysvětlení pro laiky: Stacking je jako když máte tým expertů a nad nimi ještě jednoho super-experta. Každý expert v týmu řeší problém svým způsobem. Super-expert pak sleduje, jak si jednotliví experti vedou, a rozhoduje, jak nejlépe zkombinovat jejich názory pro nejlepší výsledek. V AI to znamená, že počítač používá několik různých metod pro řešení problému a pak má ještě jednu metodu, která se učí, jak nejlépe zkombinovat výsledky těch ostatních.
Stacking is an ensemble learning method that combines predictions from several models using a meta-learner. Base models are trained on the original data, while the meta-learner learns how to best combine the predictions of these base models. This achieves better generalization and higher accuracy than individual models.
