Stacking堆叠法 matlab

Stacking是一种集成学习的方法，它将多个不同的分类器组合在一起，以获得比单个分类器更好的性能。在Matlab中，可以使用以下步骤实现Stacking：

1. 准备数据集和标签，将其划分为训练集和测试集。

2. 选择几个不同的基础分类器，如决策树、支持向量机、神经网络等，并使用训练集对其进行训练。

3. 对于每个基础分类器，使用测试集生成预测结果。

4. 将所有基础分类器的预测结果作为输入，再次使用训练集对元分类器进行训练。

5. 使用元分类器对测试集进行分类，评估Stacking模型的性能。

以下是一个简单的Stacking示例，其中包括两个基础分类器和一个元分类器：

% 准备数据集和标签
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 训练两个基础分类器
tree = fitctree(Xtrain,Ytrain);
svm = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);

% 生成基础分类器的预测结果
treePred = predict(tree,Xtest);
svmPred = predict(svm,Xtest);

% 将预测结果合并为一个矩阵
Xstack = [treePred svmPred];

% 训练元分类器
ens = fitensemble(Xstack,Ytest,'AdaBoostM2',100,'Tree');

% 对测试集进行分类
stackPred = predict(ens,Xstack);

% 评估Stacking模型的性能
accuracy = sum(stackPred == Ytest) / numel(Ytest);

在此示例中，我们使用决策树和支持向量机作为基础分类器，并使用AdaBoost元分类器对它们的预测结果进行集成。最后，我们评估Stacking模型的分类准确率。