stacking回归预测代码
时间: 2023-08-13 13:06:10 浏览: 197
当使用 stacking 方法进行回归预测时,需要使用多个基础回归模型,并将其预测结果作为新的特征输入到最终的回归模型中。以下是一个使用 stacking 方法进行回归预测的示例代码:
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 生成示例回归数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)
# 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)
# 定义基础回归模型
model1 = LinearRegression()
model2 = RandomForestRegressor(random_state=42)
model3 = KNeighborsRegressor()
# 训练基础回归模型
model1.fit(X_train, y_train)
model2.fit(X_train, y_train)
model3.fit(X_train, y_train)
# 预测训练集的输出结果,并作为新的特征输入到最终的回归模型中
pred1 = model1.predict(X_train)
pred2 = model2.predict(X_train)
pred3 = model3.predict(X_train)
X_train_stacked = np.column_stack((pred1, pred2, pred3))
# 预测测试集的输出结果,并作为新的特征输入到最终的回归模型中
pred1 = model1.predict(X_test)
pred2 = model2.predict(X_test)
pred3 = model3.predict(X_test)
X_test_stacked = np.column_stack((pred1, pred2, pred3))
# 定义最终的回归模型
final_model = LinearRegression()
# 使用堆叠特征的训练集训练最终的回归模型
final_model.fit(X_train_stacked, y_train)
# 预测测试集的输出结果
y_pred = final_model.predict(X_test_stacked)
# 计算均方根误差(RMSE)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)
在这个示例代码中,我们使用了一个线性回归模型、随机森林回归模型和K近邻回归模型作为基础回归模型,并将它们的预测结果作为新的特征输入到最终的线性回归模型中。最后计算了预测结果的均方根误差(RMSE)作为评估指标。你可以根据实际需求修改和调整这个示例代码来适应你的数据和模型。