BLending网格搜索法拟合模型 代码

下面是使用Blending和网格搜索法拟合模型的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义基础模型
model1 = RandomForestClassifier(random_state=0)
model2 = KNeighborsClassifier()

# 定义元模型
meta_model = LogisticRegression()

# 定义参数网格
param_grid = [
    {
        'model1__n_estimators': [100, 200],
        'model1__max_depth': [None, 5],
        'model2__n_neighbors': [3, 5]
    }
]

# 定义Blending模型
blending_model = GradientBoostingClassifier()

# 定义GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=blending_model,
                           param_grid=param_grid,
                           cv=3,
                           scoring='accuracy',
                           verbose=2)

# 使用Blending模型训练基础模型
model1.fit(x_train, y_train)
model2.fit(x_train, y_train)

# 获取基础模型的预测结果
pred1 = model1.predict(x_test)
pred2 = model2.predict(x_test)

# 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))
grid_search.fit(x_blend, y_test)

# 获取最佳参数和最佳模型
best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_

# 在测试集上进行预测
pred_blend = best_model.predict(x_blend)
accuracy = accuracy_score(y_test, pred_blend)
print("Blending模型的准确率：", accuracy)

在上述代码中，我们使用了`RandomForestClassifier`和`KNeighborsClassifier`作为基础模型，使用`LogisticRegression`作为元模型。然后，我们定义了一个参数网格`param_grid`，包含了不同基础模型的参数组合。

接下来，我们定义了一个`GradientBoostingClassifier`作为Blending模型，并使用`GridSearchCV`进行网格搜索来找到最佳的参数组合。我们将基础模型的预测结果进行合并，并将合并后的特征作为输入，训练元模型。

最后，我们使用最佳的元模型对合并后的特征进行预测，并计算准确率。请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。