KNN 回归的伪代码 （B）Stacking 集成的伪代码 （C）RF 分类的伪代码

KNN 回归的伪代码：

1. 定义一个距离度量方法，如欧式距离或曼哈顿距离。
2. 输入训练集 X_train 和对应的目标值 y_train，以及待预测样本 x。
3. 对于每个训练样本 x_i in X_train：
   3.1 计算 x 与 x_i 的距离 d(x, x_i)。
4. 根据距离 d(x, x_i) 对训练样本进行排序，选择前 k 个距离最近的训练样本。
5. 计算这 k 个样本的平均目标值 y_mean。
6. 返回 y_mean 作为预测值。

Stacking 集成的伪代码：

1. 定义 K 个基模型，如决策树、支持向量机等。
2. 输入训练集 X_train 和对应的目标值 y_train，以及待预测样本 x。
3. 将训练集分成 K 份。
4. 对于每个基模型 k：
   4.1 使用除第 k 份以外的其余 K-1 份来训练基模型 k。
   4.2 使用基模型 k 对第 k 份数据进行预测得到预测结果 y_pred_k。
5. 将 K 个基模型的预测结果拼接起来形成新的特征矩阵 X_meta。
6. 使用元模型（如线性回归、逻辑回归等）对 X_meta 进行训练，使用 y_train 作为目标值。
7. 使用元模型对 x 进行预测得到最终的预测结果 y_pred。
8. 返回 y_pred 作为最终的预测值。

RF 分类的伪代码：

1. 输入训练集 X_train 和对应的目标值 y_train，以及待预测样本 x。
2. 构建多个决策树，每个决策树使用不同的子集样本和特征。
3. 对于每个决策树：
   3.1 随机选择一个样本子集和特征子集。
   3.2 使用子集训练决策树。
   3.3 对于待预测样本 x，通过决策树进行分类得到预测结果。
4. 对多个决策树的预测结果进行投票或平均操作，得到最终的预测结果 y_pred。
5. 返回 y_pred 作为最终的预测值。