?一：stacking是什么意思（中英文）解釋的意思：

Stacking是一個英語詞匯，意為“堆疊、疊放”，在計算機領域中指的是一種機器學習模型集成方法。它通過結合多個基礎模型的預測結果來提高整體預測準確率。

二：怎么讀（音標）：

/?st?k??/

三：用法：

Stacking通常用于解決分類和回歸問題。它通過組合多個不同類型的基礎模型，如決策樹、邏輯回歸、支持向量機等，來構建一個更強大的模型。首先，訓練數據被分成兩部分，一部分用于訓練基礎模型，另一部分用于訓練最終的組合模型。然后，基礎模型的預測結果被作為輸入特征來訓練最終的組合模型。最終的組合模型可以是任何類型的機器學習算法，如神經網絡、梯度提升樹等。

四：例句1-5句且中英對照：

1. Stacking is a popular method for improving the performance of machine learning models.

（Stacking是提高機器學習模型性能的流行方法。）

2. The stacking approach combines the strengths of different models to achieve better predictions.

（Stacking方法結合了不同模型的優(yōu)勢，以獲得更好的預測結果。）

3. In stacking, the predictions of the base models are used as input features for the final model.

（在stacking中，基礎模型的預測結果被用作最終模型的輸入特征。）

4. Stacking can be applied to various types of machine learning problems, such as classification and regression.

（Stacking可以應用于各種類型的機器學習問題，如分類和回歸。）

5. The results of stacking have been shown to outperform individual models in many real-world applications.

（在許多實際應用中，stacking的結果表現出比單個模型更好的性能。）

五：同義詞及用法：

Stacking也可以被稱為“stacked generalization”或者“blending”。它們都指代同一種機器學習模型集成方法。

六：編輯總結：

Stacking是一種有效的機器學習模型集成方法，通過組合多個基礎模型來提高整體預測準確率。它可以應用于各種類型的機器學習問題，并且在實際應用中已經被證明具有較好的性能。