スタッキングのほうが良い結果がでる？
スタッキングが常に良い結果を出すわけではありませんが、多くの場合、単一のモデルよりも優れた性能を示すことがあります。これは、複数のモデルの予測を組み合わせることで、それぞれのモデルが捉える情報の側面が異なるためです。
スタッキングが優れた性能を発揮する理由の1つは、異なる種類のモデルを組み合わせることによる多様性です。例えば、決定木やランダムフォレストなどのツリーベースのモデルと、ナイーブベイズなどの確率ベースのモデルを組み合わせることで、それぞれのモデルが異なるパターンを捉えることができます。また、スタッキングによって、複数のモデルの弱点を補うことも可能です。
ただし、スタッキングを使う場合でも、適切なモデルの選択やハイパーパラメータの調整が重要です。また、過学習やデータリークなどの問題にも注意する必要があります。したがって、適切な設定と慎重な調整が必要ですが、一般的にはスタッキングが単一のモデルよりも優れた性能を示すことがあります。