アンサンブルの目的として、汎化性能を高めることがあるので過学習しづらい点は評価できます。加えた場合も加えなかった場合も一長一短あるようなので、時間があればどちらも試すのが良いのではないでしょうか。trainデータとtestデータの分布が似ていれば精度が上がりやすいです。時系列データの場合は分布が異なる場合が多いので、注意が必要です。Validation"を使えば判断できます。まとめ本記事では、スタッキングの仕組みを図を用いて簡潔に解説しました。クロスバリデーションでtrainデータとtestデータの目的変数を予測する1の予測をそれぞれの特徴量に追加する1,2を色々なモデルで行う1~2で追加した特徴量も含めて、testデータの目的変数の予測を行う以上の手順で実装することができました。キングの実装は、仕組みを知ってしまえば難しいことではないと思います。キングが良い影響をでるかどうか、どのモデルを混ぜるか、など扱うのが難しい手法です。