stacking模型里每个子模型的权重如何确定？

一种是类似于调参的方式，比如grid search，假设SVM、LR、RF的权重分别是w0, w1, w2，可以对任意的组合，进行暴力搜索，，根据验证集的目标函数对w0，w1，w2搜索结果进行择优。

还有一种是建模的形式，假设SVM、LR、RF的预测结果分别是y0, y1, y2。由这三列数据做特征，真实的y作为目标，然后用线性回归（回归问题）或者逻辑回归（概率问题），根据y0，y1，y2预测y，这样也会得到每个特征的权重，也就是w0，w1，w2。