stacking模型融合python实现实例

Stacking是一种用于模型融合的技术，可以通过将多个模型的预测结果作为特征来训练另一个模型，从而提升整体的预测性能。以下是一个利用Python实现Stacking的实例。

首先，我们需要导入相关的库和数据集。在这个例子中，我们使用波士顿房价数据集。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

boston = load_boston()
X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = boston.target

接下来，我们定义三个不同的模型：线性回归、决策树回归和随机森林回归。然后，我们使用KFold对数据进行交叉验证，并在每个fold上训练三个模型并记录其预测结果。代码如下：

n_splits = 5
kf = KFold(n_splits=n_splits)

lr_oof = np.zeros((X.shape[0],))
dt_oof = np.zeros((X.shape[0],))
rf_oof = np.zeros((X.shape[0],))

for train_idx, test_idx in kf.split(X):
    X_train, y_train = X.iloc[train_idx], y[train_idx]
    X_test, y_test = X.iloc[test_idx], y[test_idx]

    # Linear Regression
    lr = LinearRegression()
    lr.fit(X_train, y_train)
    lr_oof[test_idx] = lr.predict(X_test)

    # Decision Tree Regression
    dt = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
    dt.fit(X_train, y_train)
    dt_oof[test_idx] = dt.predict(X_test)

    # Random Forest Regression
    rf = RandomForestRegressor(random_state=42)
    rf.fit(X_train, y_train)
    rf_oof[test_idx] = rf.predict(X_test)

现在我们有了三个模型的预测结果，我们将这些预测结果作为新的特征，并使用一个线性回归模型对其进行训练。代码如下：

X_new = pd.DataFrame({"lr_oof": lr_oof, "dt_oof": dt_oof, "rf_oof": rf_oof})
stacker = LinearRegression()
stacker.fit(X_new, y)

最后，我们可以使用stacker模型来进行预测。代码如下：

y_pred = stacker.predict(X_new)

这就是用Python实现Stacking模型融合的基本过程。当然，这只是一个简单的示例，实际中可能需要对模型进行更复杂的调整和优化。