一个简单的demo，实现了stacking，blending，stacking多层网络搜索。
做了一个简单的对比实验，在15个多分类，20个回归任务，30个二分类数据集上，相同条件下对比了该stacking_demo和GreedyEnsemble算法的性能，实验结果大致如下：
实验结论如下: 二分类任务下stacking效果提升并不明显，多分类任务下强烈建议使用stacking的技术。
注:GreedyEnsemble参考链接:
""" References ---------- Caruana, Rich, et al. "Ensemble selection from libraries of models." Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning. 2004. """