Stacking堆叠法 matlab

Stacking（堆叠法）是一种集成学习方法，它将多个不同的模型结合在一起，以提高预测的准确性和稳定性。在Matlab中，可以使用Stacked Generalization（堆叠泛化）函数来实现堆叠法。

以下是一个使用堆叠泛化函数的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris;

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'holdout',0.3);
Xtrain = meas(cv.training,:);
Ytrain = species(cv.training);
Xtest = meas(cv.test,:);
Ytest = species(cv.test);

% 定义第一层分类器
t = templateSVM('KernelFunction','linear');
mdl1 = fitcecoc(Xtrain,Ytrain,'Learners',t);

t = templateKNN('NumNeighbors',5);
mdl2 = fitcecoc(Xtrain,Ytrain,'Learners',t);

% 定义第二层分类器
mdl3 = fitcecoc([predict(mdl1,Xtrain),predict(mdl2,Xtrain)],Ytrain);

% 进行预测
Ypred = predict(mdl3,[predict(mdl1,Xtest),predict(mdl2,Xtest)]);

% 计算准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

在这个例子中，首先加载了一个经典的分类数据集（iris数据），然后使用cvpartition函数将数据分为训练集和测试集。接下来，定义了两个不同的第一层分类器，一个是SVM，一个是KNN。然后，使用fitcecoc函数将这两个分类器与训练数据拟合。接下来，定义了一个第二层分类器，并使用fitcecoc函数将第一层分类器的预测结果作为输入来拟合第二层分类器。最后，使用predict函数对测试集进行预测，并计算准确率。

注意，这只是一个简单的例子，实际上，堆叠法可以使用多个不同类型的分类器，并且每个分类器可以调整不同的超参数，以便得到更好的性能。