thêm kết luận

machine-learning/deep_dive_stacking_model_multi_class.ipynb

@@ -1377,6 +1377,25 @@
     "else:\n",
     "    print(\"The custom StackModel and StackingClassifier probabilities differ.\")\n"
    ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Kết luận\n",
+    "\n",
+    "1. **Custom `StackModel` tương đương `StackingClassifier`:**\n",
+    "   - Custom `StackModel` đã được kiểm chứng hoạt động tương đương với `StackingClassifier` trong scikit-learn, đảm bảo đầu ra (predictions và probabilities) khớp nhau khi sử dụng cùng một cấu hình.\n",
+    "\n",
+    "2. **Custom `StackModel` chỉ hỗ trợ `stack_method = 'predict_proba'`:**\n",
+    "   - Hiện tại, `StackModel` chỉ hỗ trợ các base model có thể sử dụng phương pháp `predict_proba`. Nếu cần mở rộng để hỗ trợ `decision_function` hoặc `predict`, cần cập nhật thêm logic tương tự `StackingClassifier`.\n",
+    "\n",
+    "3. **Custom `StackModel` tương đương `StackingClassifier(passthrough=False)`:**\n",
+    "   - Khi `passthrough=False`, chỉ các meta-features từ base models (e.g., xác suất hoặc decision scores) được sử dụng làm đầu vào cho `final_estimator`. Custom `StackModel` đang hoạt động theo cơ chế này.\n",
+    "\n",
+    "4. **Sử dụng đầu ra của các base models trong mô hình nhiều lớp:**\n",
+    "   - Trong bài toán phân loại nhiều lớp, các stack models sẽ sử dụng đầu ra của các base model (e.g., xác suất cho mỗi lớp từ `predict_proba`) và tạo n_classes biến đầu vào tương ứng cho `final_estimator`.\n"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {