Maria Izabela R. Caffé,  Pedro Santoro Perez,  José Augusto Baranauskas. 

O stacking é uma técnica de combinação de classificadores bem estudada, mas ainda com muitos aspectos a explorar, e.g., não existem recomendações sobre quais e quantos algoritmos devem ser utilizados no nível-0 nem qual algoritmo deve compor o meta-classificador do nível-1. A literatura indica que o meta-algoritmo do nível-1 deve ser simples, sendo Naive Bayes geralmente utilizado nos estudos. Neste estudo analisou-se stacking em conjuntos de dados biomédicos, utilizando três paradigmas de aprendizado de máquina para o meta-classificador. Os experimentos mostram que meta-algoritmos simples não apresentam bons resultados, indicando que devem ter certo grau de complexidade para obterem bom desempenho.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2011/0017.pdf

Processando consulta.