stacking算法python实现

Stacking算法是一种集成学习方法，它将多个基础模型的预测结果作为输入，再通过一个元模型来进行预测。在Python中，可以使用scikit-learn库中的StackingRegressor和StackingClassifier类来实现Stacking算法。具体实现步骤包括：1.定义基础模型；2.定义元模型；3.使用基础模型对训练数据进行拟合；4.使用基础模型对测试数据进行预测；5.将基础模型的预测结果作为输入，使用元模型进行预测。

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简单的Stacking算法代码

以下是一个简单的Stacking算法的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import StackingClassifier

# 加载数据集
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义基础模型
estimators = [
    ('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)),
    ('knn', KNeighborsClassifier(n_neighbors=5))
]

# 定义元模型
meta_model = LogisticRegression()

# 定义Stacking模型
stacking_model = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=meta_model)

# 拟合Stacking模型
stacking_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = stacking_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print(f"Accuracy: {accuracy}")

这个例子中使用了鸢尾花数据集（load_iris）作为示例数据。首先，我们定义了两个基础模型，一个是随机森林分类器（RandomForestClassifier），另一个是K最近邻分类器（KNeighborsClassifier）。然后，我们定义了一个逻辑回归模型作为元模型（final_estimator）。最后，我们使用StackingClassifier来构建Stacking模型，并使用fit方法拟合模型，使用predict方法进行预测，计算准确率并打印出来。