我有一个stacking集合模型，模型的子模型分别为：lgbm、随机森林、线性回归、GBDT，我希望用科学的方法从中删除一个子模型，只保留其中的三个，请问如何解决？麻烦给出详细代码

要从这个stacking集合模型中删除一个模型，可以采用交叉验证的方式，分别在包含四个子模型和三个子模型的两个模型中进行比较，最终选择表现更好的模型。

以下是一个简单的示例代码，使用sklearn库中的StackingRegressor模型，其中包含四个子模型：lgbm、随机森林、线性回归、GBDT。我们将使用交叉验证的方式从中删除一个子模型，只保留其中的三个。

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from lightgbm import LGBMRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import StackingRegressor

# 生成数据
X, y = make_regression(n_samples=1000, random_state=42)

# 定义四个子模型
lgbm = LGBMRegressor(random_state=42)
rf = RandomForestRegressor(random_state=42)
lr = LinearRegression()
gbdt = GradientBoostingRegressor(random_state=42)

# 定义stacking集合模型，包含四个子模型
estimators = [('lgbm', lgbm), ('rf', rf), ('lr', lr), ('gbdt', gbdt)]
stacking_model = StackingRegressor(estimators=estimators, final_estimator=LinearRegression())

# 使用交叉验证评估stacking集合模型的性能
scores = cross_val_score(stacking_model, X, y, cv=5)
print(f"包含四个子模型的stacking集合模型的交叉验证R^2得分：{scores.mean():.2f}")

# 从stacking集合模型中删除一个子模型，只保留其中的三个
estimators = [('lgbm', lgbm), ('rf', rf), ('gbdt', gbdt)]
stacking_model = StackingRegressor(estimators=estimators, final_estimator=LinearRegression())

# 使用交叉验证评估新的stacking集合模型的性能
scores = cross_val_score(stacking_model, X, y, cv=5)
print(f"只包含三个子模型的stacking集合模型的交叉验证R^2得分：{scores.mean():.2f}")

代码中使用交叉验证计算stacking集合模型的性能，然后从中删除一个子模型，重新计算性能。最终输出两个模型的交叉验证R^2得分，选择表现更好的模型。