<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>stacking &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/stacking/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Fri, 20 Mar 2026 20:53:52 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>stacking &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Среднее арифметическое прогнозов. В чем магия?</title>
		<link>https://mlgu.ru/6991/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Mar 2026 20:35:54 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[bagging]]></category>
		<category><![CDATA[stacking]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6991</guid>

					<description><![CDATA[В статистике и машинном обучении есть любопытный факт: среднее арифметическое нескольких прогнозов зачастую превосходит прогнозы большинства отдельных моделей — и это воспроизводится на данных из разных областей: от метеорологии до финансов. Этот эффект не интуитивен: кажется, что усреднение хорошей модели с плохой только ухудшит результат. На практике все работает иначе. В этой статье мы разберем [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Чем отличается финансовый ML от других видов машинного обучения</title>
		<link>https://mlgu.ru/5131/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 09 Oct 2025 15:58:55 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[feature engineering]]></category>
		<category><![CDATA[stacking]]></category>
		<category><![CDATA[кросс-валидация]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[обучение моделей]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<category><![CDATA[торговые алгоритмы]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5131</guid>

					<description><![CDATA[Машинное обучение в финансах работает с данными, которые принципиально отличаются от изображений, текстов или табличных данных из других отраслей. Финансовые временные ряды нестационарны, зашумлены и подвержены частым структурным изменениям. Эти особенности требуют специфических подходов к моделированию, валидации и оценке качества. Сегодня стало модно подавать любые данные в трансформеры, большие языковые модели. Однако этот подход, как [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Классические методы предиктивной аналитики</title>
		<link>https://mlgu.ru/842/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 14 Oct 2024 20:51:26 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[decision trees]]></category>
		<category><![CDATA[lightgbm]]></category>
		<category><![CDATA[lstm]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[stacking]]></category>
		<category><![CDATA[xgboost]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=842</guid>

					<description><![CDATA[Предиктивная аналитика &#8212; это область анализа данных, которая использует статистические алгоритмы, машинное обучение и методы искусственного интеллекта для прогнозирования будущих событий или поведения на основе исторических данных. Эта дисциплина находится на стыке статистики, информатики и бизнес-аналитики, что делает ее чрезвычайно мощным инструментом для принятия решений в различных отраслях. Основная идея предиктивной аналитики заключается в том, [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
