使用stacking出现ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (28336, 2) instead

在使用stacking时，出现"ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (28336, 2) instead"的错误是因为y参数应该是一个一维数组，而你传入的是一个形状为(28336, 2)的数组。

Stacking是一种集成学习方法，它通过将多个基础模型的预测结果作为输入，再训练一个元模型来进行最终的预测。在使用Stacking时，通常需要将训练数据分成多个子集，每个子集用于训练不同的基础模型。然后，使用这些基础模型对剩余的数据进行预测，并将这些预测结果作为新的特征输入到元模型中进行训练和预测。

在你的情况下，错误提示表明你传入的y参数是一个二维数组，而应该是一个一维数组。你可以使用numpy库的ravel()函数将二维数组转换为一维数组，或者使用reshape()函数将其转换为一维数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import StackingClassifier

# 假设X是特征数据，y是目标变量
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
estimators = [
    ('rf', RandomForestClassifier()),
    ('lr', LogisticRegression())
]

# 定义元模型
meta_model = LogisticRegression()

# 创建Stacking分类器
stacking_clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=meta_model)

# 训练Stacking分类器
stacking_clf.fit(X_train, y_train.ravel())

# 预测
y_pred = stacking_clf.predict(X_test)