Как сказано в комментарии AKSW, в текущем Apache Spark MLlib есть только две конкретные реализации ансамблевых моделей, которые случайные леса для создания мешков и деревья с градиентным усилением для повышения .
Что касается стековой части, я не думаю, что есть что-то, что вы можете найти в MLlib, вы должны сделать это самостоятельно:
- Создайте функцию для генерации конвейера, который будет выполнять укладку, добавив ваших базовых учеников с помощью векторных ассемблеров и окончательного алгоритма укладки
- Создайте мета-оценщик, который будет принимать ваши базовые ученики и ваш алгоритм суммирования в качестве параметров
Второй удобный, потому что он может работать со всеми инструментами MLlib как Инструменты настройки
Для второго решения я создал библиотеку, которая содержит метаоценки повышения, суммирования и суммирования: spark-ensemble
Вы можете взять некоторые идеи реализации из этого!