嵌套模型是一种‌将多个模型分层组合‌的建模方法，通过‌逐层优化‌提升整体预测精度，尤其适用于‌复杂非线性关系‌的数据分析场景。其核心优势在于‌灵活整合不同算法‌，同时‌保留各层模型的独立性‌，在金融风控、医疗诊断等领域应用广泛。

‌核心特点与实现方式：‌

1. ‌分层结构设计‌
   基础层处理原始数据特征（如线性回归），中间层进行特征转换（如神经网络），输出层整合结果（如决策树）。每层可单独训练，避免单一模型过拟合。

2. ‌动态权重调整‌
   通过元学习算法（如Stacking）自动分配各层模型权重，例如用逻辑回归评估不同子模型的贡献度，优化最终输出。

3. ‌场景适配性强‌

   • 时间序列预测：外层用LSTM捕捉长期趋势，内层用ARIMA处理残差
   • 图像识别：卷积神经网络提取特征，随机森林分类微调结果

‌注意事项：‌
• 需警惕计算资源消耗，建议优先分布式训练
• 超参数调优应逐层进行，避免整体结构失衡

嵌套模型通过模块化设计显著提升复杂问题的解析能力，实际应用中建议结合交叉验证评估每层性能，确保模型协同效率。