Stacking堆叠法 matlab

Stacking是一种集成学习（ensemble learning）方法，可以提高预测模型的准确性。在Stacking方法中，我们会使用多个基本模型进行预测，然后再使用一个元模型对基本模型的预测结果进行整合。这个元模型可以是线性回归模型、逻辑回归模型或其他的机器学习模型。

在Matlab中实现Stacking方法，可以按照以下步骤进行：

1. 准备训练数据和测试数据，并将其划分为训练集和验证集。

2. 使用多个基本模型对训练集进行拟合，得到多个基本模型。

3. 对验证集使用多个基本模型进行预测，得到多个基本模型的预测结果。

4. 将多个基本模型的预测结果作为输入，使用元模型对其进行整合，得到最终的预测结果。

下面是一个简单的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'holdout',0.3);
Xtrain = meas(training(cv),:);
Ytrain = species(training(cv));
Xtest = meas(test(cv),:);

% 定义基本模型
model1 = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
model2 = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',10);

% 对验证集进行预测
pred1 = predict(model1,meas(test(cv),:));
pred2 = predict(model2,meas(test(cv),:));

% 将基本模型的预测结果作为输入，使用元模型进行整合
XStack = [pred1,pred2];
YStack = species(test(cv));
metaModel = fitcknn(XStack,YStack,'NumNeighbors',3);

% 对测试集进行预测
predStack = predict(metaModel,[pred1,pred2]);

在上面的代码中，我们使用了两个基本模型：一个使用5个最近邻居进行分类，另一个使用10个最近邻居进行分类。然后，我们使用这两个基本模型对验证集进行预测，得到了两个基本模型的预测结果。最后，我们将这两个预测结果作为输入，使用一个新的KNN模型对其进行整合，并对测试集进行预测。