Подредена генерализация

Подредената генерализация, или подреждане (stacking), е двустепенен ансамблов метод, при който класификатори от базово ниво се обучават върху оригиналните данни, а мета-обучаващ модел (meta-learner) се обучава върху предсказанията на базовите класификатори. Мета-обучаващият модел научава как най-добре да комбинира предсказанията на базовите модели, вместо да използва фиксирани правила за агрегиране. Въведен от Дейвид Уолпърт през 1992 г., подреждането постига най-съвременни резултати чрез автоматично научаване на оптималните тегла и модели на взаимодействие между базовите модели.