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Stacking

Stacking, ou generalização empilhada, é um método de ensemble introduzido por David Wolpert em 1992 que combina as saídas de vários modelos base diferentes (Nível-0) através de um modelo meta separado (Nível-1). Ao contrário de bagging e boosting, ele usa deliberadamente tipos de modelos heterogêneos e é a estratégia padrão de estágio final em competições Kaggle.

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Fontes

  1. Wolpert, D.H. (1992). Stacked Generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1
  2. van der Laan, M.J., Polley, E.C. & Hubbard, A.E. (2007). Super Learner. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 6(1), Article 25. DOI: 10.2202/1544-6115.1309

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Stacked Generalization (Stacking Ensemble with a Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/stacking-ensemble

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Referenciado por

ScholarGateStacking (Stacked Generalization (Stacking Ensemble with a Meta-Learner)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/stacking-ensemble · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026