集成学习方法主要分成三种：bagging，boosting 和 Stacking。这里主要介绍Stacking。
首先来看一张图。
1、首先我们会得到两组数据：训练集和测试集。将训练集分成5份：train1,train2,train3,train4,train5。
2、选定基模型。这里假定我们选择了xgboost, lightgbm 和 randomforest 这三种作为基模型。比如xgboost模型部分：依次用train1,train2,train3,train4,train5作为验证集，其余4份作为训练集，进行5折交叉验证进行模型训练；再在测试集上进行预测。这样会得到在训练集上由xgboost模型训练出来的5份predictions，和在测试集上的1份预测值B1。将这五份纵向重叠合并起来得到A1。lightgbm和randomforest模型部分同理。
3、三个基模型训练完毕后，将三个模型在训练集上的预测值作为分别作为3个"特征"A1,A2,A3，使用LR模型进行训练，建立LR模型。
4、使用训练好的LR模型，在三个基模型之前在测试集上的预测值所构建的三个"特征"的值(B1,B2,B3)上，进行预测，得出最终的预测类别或概率。