使用matlab编制stacking实例代码

在MATLAB中，Stacking通常用于集成多个模型的预测结果，以提高整体性能。下面是一个简单的Stacking（也称为层次回归）的例子，我们将使用线性回归、决策树和支持向量机作为基础模型，然后用这些模型的预测值作为新数据集的特征来进行最终的回归预测：

% 导入所需库
addpath('toolbox') % 假设工具箱目录在此处
from mlcontest.stacking import StackerCV

% 加载数据集
load('your_dataset.mat'); % 替换为实际的数据文件名

% 分割数据集为训练集和测试集
X_train = X_train; % 训练数据
y_train = y_train; % 训练标签
X_test = X_test; % 测试数据

% 定义基础模型
models = [
    fitlm(X_train, y_train) % 线性回归模型
    TreeBagger(50, X_train, y_train); % 决策树模型
    svmfit(X_train, y_train, 'KernelFunction', 'linear'); % 支持向量机模型
];

% 创建Stacker对象并设置参数
stacker = StackerCV(models, X_train, y_train, 'Meta Learner', 'LinearRegression');

% 训练Stacking模型
stacked_model = stacker.train();

% 预测测试集
y_pred_stacked = stacked_model.predict(X_test);

% 结果评估
mse = mean((y_test - y_pred_stacked).^2); % 计算均方误差
disp(['Stacking Model MSE: ', num2str(mse)])

%