集成学习python代码
时间: 2023-11-16 11:56:14 浏览: 37
本文总结了4种集成学习方法的Python代码,分别是Bagging、Boosting、Stacking和Voting。其中,Bagging方法是将训练集分成互相有交集的几组,分别给每个学习器学习,最后采用投票的方式做出集体决策;Boosting方法是将几个基本学习器层层叠加,每一层的学习器的重要程度不同,越前面的学习的重要程度越高,每一层在学习的时候,对前面几层分错的样本“特别关注”,建立了每个机器学习器之间的依赖关系,提升了整体模型的准确率;Stacking方法是将多个基本学习器的预测结果作为新的训练集,再训练一个元学习器,用于最终的预测;Voting方法是将多个基本学习器的预测结果进行投票,选取得票最多的结果作为最终的预测结果。具体的Python代码可以参考引用。
相关问题
stacking集成学习python代码
以下是一个简单的 stacking 集成学习的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# 划分训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化基模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
lr = LogisticRegression(random_state=42)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
nb = GaussianNB()
# 训练基模型
rf.fit(X_train, y_train)
lr.fit(X_train, y_train)
knn.fit(X_train, y_train)
nb.fit(X_train, y_train)
# 使用基模型对验证集进行预测
rf_pred = rf.predict(X_test)
lr_pred = lr.predict(X_test)
knn_pred = knn.predict(X_test)
nb_pred = nb.predict(X_test)
# 计算基模型的准确率
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
lr_acc = accuracy_score(y_test, lr_pred)
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
nb_acc = accuracy_score(y_test, nb_pred)
print('Random Forest accuracy:', rf_acc)
print('Logistic Regression accuracy:', lr_acc)
print('KNN accuracy:', knn_acc)
print('Naive Bayes accuracy:', nb_acc)
# 构建元模型的训练集和验证集
train_meta = [rf_pred, lr_pred, knn_pred, nb_pred]
train_meta = np.array(train_meta).T
test_meta = np.column_stack((rf.predict(X_test), lr.predict(X_test), knn.predict(X_test), nb.predict(X_test)))
# 初始化元模型
meta_model = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
# 训练元模型
meta_model.fit(train_meta, y_test)
# 使用元模型对验证集进行预测
meta_pred = meta_model.predict(test_meta)
# 计算元模型的准确率
meta_acc = accuracy_score(y_test, meta_pred)
print('Stacking accuracy:', meta_acc)
```
该代码使用 scikit-learn 库中的 iris 数据集演示了如何使用 stacking 集成学习。首先,将数据集划分为训练集和验证集;然后,使用随机森林、逻辑回归、KNN 和朴素贝叶斯等基模型对训练集进行训练,并在验证集上进行预测和评估;接着,将基模型的预测结果作为元特征,构建元模型的训练集和验证集;最后,使用随机森林作为元模型对验证集进行预测和评估。
集成学习python代码随机森林
集成学习是一种将多个模型组合起来进行预测的方法,其中随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现随机森林算法。以下是一个简单的随机森林分类器的Python代码示例:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rfc.predict(X_test)
```
其中,`n_estimators`表示生成的决策树数量,`max_depth`表示每棵决策树的最大深度,`random_state`表示随机数种子,`X_train`和`y_train`表示训练数据集,`X_test`表示测试数据集,`y_pred`表示预测结果。