如何自定写软投票算法

自定义软投票算法的步骤如下：

1. 准备多个预测模型，这些模型可以是同一算法的不同参数组合或不同算法之间的组合。对于每个模型，需要对其进行训练和验证，并得到其在验证集上的准确率和其他性能指标。

2. 对于每个测试样本，使用每个预测模型进行预测，得到每个模型的预测结果。这些结果可以是类别标签或概率值。

3. 设定投票策略，比如加权平均或者多数投票。对于加权平均，需要给每个预测模型分配一个权重；对于多数投票，需要设定一个阈值，当某个类别的投票数超过该阈值时，就认为该类别是最终预测结果。

4. 根据投票策略，将每个模型的预测结果进行加权平均或者多数投票，得到最终的预测结果。

5. 对于最终预测结果，可以根据测试集的真实标签计算准确率、精确率、召回率等性能指标，评估该软投票算法的性能。

代码示例：

import numpy as np

# 假设有三个预测模型
model1 = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0] # 预测结果是类别标签
model2 = [0.2, 0.9, 0.3, 0.1, 0.8, 0.7, 0.4, 0.6, 0.9, 0.2] # 预测结果是概率值
model3 = [1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0] # 预测结果是类别标签

# 加权平均投票策略
weights = [0.3, 0.4, 0.3] # 假设每个模型的权重
predictions = np.vstack([model1, model2, model3]).T # 将三个模型的预测结果拼接成矩阵
soft_vote = np.average(predictions, axis=1, weights=weights) # 计算加权平均

# 多数投票策略
threshold = 0.5 # 假设阈值是0.5
hard_vote = np.mean(predictions > threshold, axis=1) # 计算多数投票

print("加权平均投票结果：", soft_vote)
print("多数投票结果：", hard_vote)

注：示例代码中使用了 NumPy 库，如果没有安装，请先安装。