我已经了解了具体的模型，但我想了解更多关于机器学习问题解决的特定部分。我无法找到关于此的论文，部分原因是由于不确定它的名称。
我有一个大数据集。我已经训练了很多二元分类器模型。我想把这些模型的预测变成“二级”模型。在这里我还想添加其他功能，例如“所有模型都同意这个类”和类似的东西。
我不确定在为这个二级模型添加功能时我有多大的余地。从“第一级”模型中获取数据并将其置于“第二级”是否可以？像这样堆叠模型的过程是否有名称可以让人有所了解？我可以再次重复这个过程并制作一个“第三级”吗？
谢谢
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你的问题听起来与装袋，助推和合奏有关，搜索它们，例如＆＃34;所有模特都同意这个课程＆＃34;听起来像是＆＃34;多数投票合奏＆＃34;和＆＃34;我已经训练了很多二元分类器模型。我想把这些模型的预测放到第二级＆＃39; 。模型＃＆34;听起来像是：adaboost，你的训练会给每个分类器一个重量（类似于你如何给每个特征赋予权重），分类器的输出将是＆＃34;特征＆＃34; ，因此每个分类器输出将通过训练时学习的权重加权。此外，如果您打算使用深度学习，那么转移学习＆＃34;其中您使用一个分类器作为特征提取器，并且此功能用于训练另一个分类器。