Python stacking模型分类
时间: 2023-09-06 10:07:04 浏览: 72
Stacking模型是一种集成学习的方法,它将多个模型的预测结果结合起来,形成一个新的模型用于分类或回归。
下面是Python中实现Stacking模型分类的步骤:
1. 导入需要的库
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from mlxtend.classifier import StackingClassifier
```
2. 加载数据并划分训练集和测试集
```python
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 定义三个基础模型和一个元模型
```python
clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = GradientBoostingClassifier(random_state=1)
lr = LogisticRegression()
```
4. 使用StackingClassifier进行模型训练
```python
sclf = StackingClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3], meta_classifier=lr)
sclf.fit(X_train, y_train)
```
5. 对测试集进行预测并计算准确率
```python
y_pred = sclf.predict(X_test)
acc = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', acc)
```
以上就是Python中实现Stacking模型分类的基本步骤,通过将多个基础模型的预测结果结合起来,可以提高分类的准确率。
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