logis.model = LogisticRegression(class_weight='balanced', C = , solver = solver, random_state = RANDOM_SEED) clfs = [('tree',tree),('svm',svm)] sclf = StackingClassifier(estimators=clfs, final_estimator = lr, cv = 10))

在这段代码中，有几个参数需要进行选择和设置：

1. class_weight：用于处理不平衡数据集的参数。可以设置为 `'balanced'`，这将根据标签的频率自动调整样本权重，以平衡正负样本的影响。

2. C：正则化参数，控制模型的复杂度。较小的值表示更强的正则化，可以防止过拟合。可以尝试不同的C值，通常从一个较小的值开始，然后逐步增加。

3. solver：选择用于优化问题的算法。常见的选项包括 `'lbfgs'`、`'liblinear'`、`'sag'`和`'saga'`。每个算法都有其优势和适用条件，可以根据具体情况进行选择。

4. random_state：随机种子，用于控制模型的可复现性。可以设置一个固定的随机种子，以确保每次运行得到相同的结果。

对于 StackingClassifier 的参数设置：

1. estimators：一个包含元组的列表，每个元组包含一个分类器的名称和分类器对象。在这个例子中，有两个分类器，一个是 `'tree'`，另一个是 `'svm'`。

2. final_estimator：最终的分类器，用于融合各个基分类器的预测结果。在这个例子中，最终分类器是 `lr`，即 Logistic 回归模型。

3. cv：交叉验证的折数，用于评估模型性能和选择最佳模型。可以根据数据集的大小和计算资源进行选择，常见的值为 5 或 10。

在代码中的 `C =` 部分需要根据具体情况进行参数设置。可以尝试不同的C值，观察模型性能的变化，选择最优的C值。

请注意，以上建议仅供参考，实际选择参数时需要根据数据集和具体问题进行调整和验证。