KNN 回归的伪代码 （B）Stacking 集成的伪代码 （C）RF 分类的伪代码

KNN回归的伪代码：

1. 导入数据集
2. 定义K值和距离度量方法
3. 对每个测试样本进行以下操作：
   3.1. 计算测试样本与训练集中每个样本的距离
   3.2. 根据距离排序，选取K个最近邻样本
   3.3. 根据K个最近邻样本的目标值，使用加权平均方式预测测试样本的目标值
4. 返回预测结果

Stacking集成的伪代码：

1. 导入数据集
2. 定义基础模型列表和元模型
3. 对每个基础模型进行以下操作：
   3.1. 使用交叉验证的方式对训练集进行训练，并生成基础模型的预测结果
4. 将基础模型的预测结果作为新的特征，与原始特征合并成新的训练集
5. 使用新的训练集对元模型进行训练
6. 对测试集进行以下操作：
   6.1. 对每个基础模型进行预测
   6.2. 将基础模型的预测结果作为新的特征，与原始特征合并成新的测试集
   6.3. 使用训练得到的元模型对新的测试集进行预测
7. 返回元模型的预测结果

RF分类的伪代码：

1. 导入数据集
2. 定义决策树个数、特征选择方法和最大深度等参数
3. 对每个决策树进行以下操作：
   3.1. 随机选择样本构建训练集，采用自助法（bootstrap）采样
   3.2. 随机选择特征子集作为候选特征
   3.3. 根据特征选择方法选择最佳划分特征
   3.4. 根据最大深度递归构建决策树
4. 对测试集进行以下操作：
   4.1. 对每个决策树进行预测
   4.2. 根据投票或平均方式得到最终的分类结果
5. 返回分类结果

以上是KNN回归、Stacking集成和RF分类的伪代码。