写出上述问题实验的完整代码
时间: 2024-10-08 21:12:19 浏览: 9
由于你的问题涉及到的具体内容并未详细说明(是否有实际数据、使用的是哪种形式的集成方法等),我将以一个基础示例展示如何在一个简单的实验中使用Python和Scikit-learn来实现基于20个SVM模型的集成预测。这里假设每个模型已经预先训练并保存为`model.pkl`文件,并且有一个数据集`data.csv`包含待预测的食物特征。
```python
import pandas as pd
import pickle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import svm
from collections import Counter
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
X = df.drop('food_state', axis=1) # 特征列
y = df['food_state'] # 目标列
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 读取并加载20个SVM模型
models = [pickle.load(open(f'model_{i}.pkl', 'rb')) for i in range(1, 21)]
# 创建一个VotingClassifier集成多个模型
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[(f'model{i}', model) for i, model in enumerate(models)], voting='hard')
# 训练集成模型
voting_clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
predictions = voting_clf.predict(X_test)
# 显示最常见的预测结果
most_common_prediction = Counter(predictions).most_common(1)[0][0]
print(f"集成后的预测结果:{most_common_prediction}")
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"集成模型的准确率为:{accuracy * 100}%")
# 完整代码的