如何将estimators=[('LogisticRegression',lr), ('SGDClassifier',sgdc), ('XGBClassifier',xgb)] #元学习器 final_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=34)这两类学习器合并在一起用来for循环

可以使用sklearn中的StackingClassifier来将这两类学习器合并在一起使用。StackingClassifier是一种元学习器，它可以将多个基本学习器组合在一起，使用其中的预测结果来训练最终的预测模型。下面是一个使用StackingClassifier的示例代码：

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 定义基本学习器
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()
xgb = XGBClassifier()

# 定义元学习器
final_estimator = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=34)

# 定义StackingClassifier
estimators = [('LogisticRegression', lr),
              ('SGDClassifier', sgdc),
              ('XGBClassifier', xgb)]
clf = StackingClassifier(estimators=estimators,
                         final_estimator=final_estimator)

# 使用for循环进行交叉验证
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(scores)

在上面的示例代码中，我们首先定义了三个基本学习器：LogisticRegression、SGDClassifier和XGBClassifier，然后定义了一个元学习器：RandomForestClassifier。接下来，我们将三个基本学习器和元学习器组合在一起，形成一个StackingClassifier对象。最后，我们使用for循环进行交叉验证。

需要注意的是，StackingClassifier的estimators参数需要传入一个列表，其中每个元素都是一个二元组，第一个元素表示学习器的名称，第二个元素表示学习器本身。在上面的示例代码中，我们将三个基本学习器和它们的名称组成了一个列表，然后将这个列表作为estimators参数传入StackingClassifier中。