from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义基础模型 model1 = RandomForestClassifier(random_state=0) model2 = KNeighborsClassifier() # 训练基础模型 model1.fit(x_train, y_train) model2.fit(x_train, y_train) # 在测试集上进行预测 pred1 = model1.predict(x_test) pred2 = model2.predict(x_test) # 定义元模型 meta_model = LogisticRegression() # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) meta_model.fit(x_blend, y_test) 继续求平均准确率怎么求

要计算元模型的平均准确率，您可以使用交叉验证的方法。交叉验证将数据集划分为多个子集，然后多次训练和评估模型。这样可以更好地估计模型的性能。

以下是一个使用交叉验证计算元模型平均准确率的示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型
x_blend = np.column_stack((pred1, pred2))

# 使用交叉验证计算平均准确率
scores = cross_val_score(meta_model, x_blend, y_test, cv=5)
average_accuracy = scores.mean()

print("Average Accuracy:", average_accuracy)

在这个例子中，我们使用了 5 折交叉验证（cv=5），即将数据集分为 5 个子集。然后，对于每个子集，我们训练元模型并计算准确率。最后，我们取所有准确率的平均值作为元模型的平均准确率。

您可以根据需要调整交叉验证的折数（`cv` 参数）来得到更准确的结果。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。