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的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中进行训练和预测。在 MATLAB 中，可以使用 fitensemble 函数来实现堆叠法。

以下是一个使用堆叠法进行分类的 MATLAB 代码示例：

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 创建并训练不同类型的基学习器
t1 = templateTree('MaxNumSplits', 5);
t2 = templateEnsemble('AdaBoostM1', 50);
t3 = templateSVM('KernelFunction', 'polynomial', 'PolynomialOrder', 3);
mdl1 = fitcecoc(X,Y,'Learners',t1);
mdl2 = fitcecoc(X,Y,'Learners',t2);
mdl3 = fitcecoc(X,Y,'Learners',t3);

% 使用 predict 方法对测试数据进行预测
Xnew = X(1:10,:);
ynew1 = predict(mdl1,Xnew);
ynew2 = predict(mdl2,Xnew);
ynew3 = predict(mdl3,Xnew);

% 将基学习器的预测结果作为新的特征输入到元模型中进行训练和预测
Xstack = [ynew1,ynew2,ynew3];
t = templateTree('MaxNumSplits', 10);
mdl_stack = fitensemble(Xstack,Y,'AdaBoostM1',50,t);

% 使用 predict 方法对测试数据进行预测
ypred = predict(mdl_stack,Xstack);

上述代码中，我们使用了三种不同类型的基学习器：决策树、AdaBoost 和支持向量机（SVM）。然后，我们将基学习器的预测结果作为新的特征输入到 AdaBoost 元模型中进行训练和预测。最后，我们使用 predict 方法对测试数据进行预测，并输出预测结果。