stacking如何进行加权融合请写出代码
时间: 2024-05-12 20:14:54 浏览: 9
Stacking是一种集成学习的方法,可以将多个不同模型的预测结果作为新特征,再输入到另一个模型中进行训练和预测。加权融合是Stacking的一种常用方式,即将不同模型的预测结果乘以不同的权重,再求和得到最终预测结果。
下面是一个简单的加权融合的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设我们有两个模型的预测结果
pred1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
pred2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 定义模型权重
weights = [0.6, 0.4]
# 将预测结果按列方向堆叠
stacked_predictions = np.column_stack((pred1, pred2))
# 定义K-Fold交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 定义线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 用K-Fold交叉验证训练模型并预测
fold_preds = []
for train_idx, val_idx in kf.split(stacked_predictions):
X_train, y_train = stacked_predictions[train_idx], y_train[train_idx]
X_val, y_val = stacked_predictions[val_idx], y_train[val_idx]
lr.fit(X_train, y_train)
fold_pred = lr.predict(X_val)
fold_preds.append(fold_pred)
# 计算加权平均预测结果
weighted_pred = np.average(fold_preds, axis=0, weights=weights)
```
在这个例子中,我们假设有两个模型的预测结果`pred1`和`pred2`,我们按列方向将它们堆叠成一个二维数组`stacked_predictions`。我们定义了两个模型的权重`weights`,并使用K-Fold交叉验证训练了一个线性回归模型`lr`。在每个Fold中,我们分别用训练集训练模型并用验证集进行预测,将预测结果存储在`fold_preds`列表中。最后,我们使用加权平均方法计算最终预测结果`weighted_pred`。