KNN 回归的伪代码 (B)Stacking 集成的伪代码 (C)RF 分类的伪代码
时间: 2024-04-05 22:05:32 浏览: 13
(B)Stacking 集成的伪代码:
```
输入:
- 训练集 X_train, y_train
- 测试集 X_test
- 基础模型列表 base_models
- 元模型 meta_model
过程:
1. 创建一个空的二维数组 meta_features_train,用于存储基础模型在训练集上的预测结果
2. 对于每个基础模型 model_i in base_models:
a. 使用训练集 X_train, y_train 训练 model_i
b. 使用训练集 X_train 预测得到的结果 y_pred_i
c. 将 y_pred_i 添加到 meta_features_train 中作为新的一列
3. 使用 meta_features_train 和 y_train 训练元模型 meta_model
4. 创建一个空的二维数组 meta_features_test,用于存储基础模型在测试集上的预测结果
5. 对于每个基础模型 model_i in base_models:
a. 使用测试集 X_test 预测得到的结果 y_pred_i
b. 将 y_pred_i 添加到 meta_features_test 中作为新的一列
6. 使用 meta_features_test 预测得到的结果 y_pred_test
输出:
- y_pred_test,元模型在测试集上的预测结果
```
(C)RF 分类的伪代码:
```
输入:
- 训练集 X_train, y_train
- 测试集 X_test
- 树的数量 n_trees
- 最大特征数 max_features
过程:
1. 创建一个空的随机森林模型 RF
2. 对于每棵树 i in n_trees:
a. 创建一个随机子集 X_subset,从训练集 X_train 中有放回地抽样得到
b. 使用 X_subset 训练一棵决策树 model_i,其中最大特征数为 max_features
c. 将 model_i 添加到随机森林 RF 中
3. 使用 RF 对测试集 X_test 进行预测得到 y_pred_test
输出:
- y_pred_test,随机森林模型在测试集上的预测结果
```