stacking是一种集成学习方法，其优点如下：
可以使用不同的模型进行训练，这样能够提升模型的泛化能力。
stacking能够自动融合不同模型的优点，从而提升模型的性能。
stacking的过程可以通过交叉验证来进行，这样能够有效避免过拟合的问题。
stacking模型的训练过程比较简单，不需要调整太多的超参数。
stacking模型可以用来解决分类、回归、排序等多种问题。
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