Stacking原理以及Python代码实现

Stacking，也称为堆叠或层叠，是一种机器学习模型构建技术，通常用于集成学习或预测模型的组合。它的基本思想是将数据集拆分为训练集和验证集两部分。首先，对训练集应用一系列基础模型（base learners），比如线性回归、决策树等，然后取它们的预测结果作为新的特征，再用这些特征训练一个新的元模型（meta learner）。这个过程会反复迭代，直到达到预设的层数或性能。

Python中可以使用sklearn库方便地实现Stacking。下面是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from mlxtend.classifier import StackingClassifier

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 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=42)

# 定义基础模型
models = [
    ('lr', LinearRegression()),
    ('dt', DecisionTreeRegressor(random_state=42)),
    ('rf', RandomForestRegressor(random_state=42))
]

# 定义元模型
meta_model = LinearRegression()

# 创建堆叠器
stack = StackingClassifier(classifiers=models, meta_classifier=meta_model, use_probas=True)

# 训练模型
stack.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = stack.predict(X_test)
print("Meta model MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))

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