Regularized Stacking Ensemble

Regularized Stacking Ensemble é um método de ensemble de dois níveis no qual as previsões de múltiplos aprendizes base diversos são combinadas por um meta-aprendiz regularizado — tipicamente regressão ridge, lasso ou elastic net — para suprimir o overfitting na camada de combinação. A regularização garante que o meta-aprendiz atribua pesos estáveis e bem calibrados às saídas dos modelos base, em vez de memorizar ruído nas previsões das dobras de treinamento.