Robust Stacking Ensemble

Robust Stacking Ensemble melanjutkan generalisasi bertumpuk klasik dengan menggantikan meta-learner biasa dengan estimator yang kuat — seperti regressor Huber-loss, regresi kuantil, atau model yang dilatih pada residual yang dipangkas — sehingga lapisan kombinasi ensemble tahan terhadap prediksi base-learner yang pencilan dan berisik. Ini meningkatkan akurasi prediktif dan keandalan pada kumpulan data dunia nyata dengan label yang terkontaminasi atau distribusi kesalahan berekor berat.