Stacking堆叠法 matlab

Stacking是一种集成学习的方法，它将多个基学习器的输出结果作为新的特征，再训练一个元学习器来进行最终的预测。在Matlab中实现Stacking可以按照以下步骤进行：

1. 准备训练数据和测试数据；
2. 将训练数据分成若干份，每份数据用于训练一个基学习器；
3. 对于每个基学习器，使用其对应的数据进行训练，并对测试集进行预测；
4. 将每个基学习器的输出结果作为新的特征，重新组合训练集和测试集；
5. 使用新的训练集来训练一个元学习器，对测试集进行最终预测。

以下是一个简单的示例代码：

% 准备训练数据和测试数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 将训练数据分成若干份
nb = 5;
c = cvpartition(Ytrain,'Kfold',nb);

% 训练每个基学习器，并对测试集进行预测
pred = zeros(size(Ytest,1),nb);
for i = 1:nb
    trainIdx = training(c,i);
    testIdx = test(c,i);
    XtrainFold = Xtrain(trainIdx,:);
    YtrainFold = Ytrain(trainIdx,:);
    XtestFold = Xtrain(testIdx,:);
    YtestFold = Ytrain(testIdx,:);

    % 训练基学习器
    model = fitctree(XtrainFold,YtrainFold);
    
    % 对测试集进行预测
    pred(:,i) = predict(model,XtestFold);
end

% 将每个基学习器的输出结果作为新的特征
XtrainNew = [Xtrain,pred];
XtestNew = [Xtest,mean(pred,2)];

% 训练元学习器，进行最终预测
modelNew = fitctree(XtrainNew,Ytrain);
predNew = predict(modelNew,XtestNew);

在这个示例代码中，我们使用了决策树作为基学习器和元学习器。实际应用中，可以使用其他的基学习器和元学习器，例如支持向量机、神经网络等。