你是一个机器学习专家，请编译出适合158个样本，19个特征的stacking模型。使用DecisionTreeClassifier、SVC、GradientBoostingClassifier、XGBClassifier作为第一层模型。LR作为meta模型，使用网格搜索寻找最优超参数。

好的，下面是适合158个样本，19个特征的Stacking模型的代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据
data = np.load("data.npy")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 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)

# 定义第一层模型
models = [
    ('dt', DecisionTreeClassifier(random_state=42)),
    ('svc', SVC(random_state=42)),
    ('gbc', GradientBoostingClassifier(random_state=42)),
    ('xgb', XGBClassifier(random_state=42))
]

# 定义meta模型
meta_model = LogisticRegression()

# 定义参数空间
params = {
    'dt__max_depth': [2, 4, 6, 8],
    'svc__C': [0.1, 1, 10, 100],
    'gbc__n_estimators': [50, 100, 200],
    'gbc__max_depth': [2, 3, 4],
    'xgb__max_depth': [2, 3, 4],
    'xgb__learning_rate': [0.1, 0.2, 0.3]
}

# 定义交叉验证
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 定义网格搜索
grid = GridSearchCV(estimator=meta_model, param_grid=params, cv=cv, scoring='accuracy', n_jobs=-1)

# 定义Stacking模型
from sklearn.ensemble import StackingClassifier

stacking_model = StackingClassifier(estimators=models, final_estimator=grid, cv=cv)

# 训练模型
stacking_model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = stacking_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100.0))

在上面的代码中，首先我们加载数据并划分训练集和测试集。然后我们定义了四个第一层模型，分别是决策树、支持向量机、梯度提升决策树和XGBoost。接着我们定义了一个逻辑回归模型作为meta模型，并定义了超参数的搜索空间。然后我们定义了交叉验证方法和网格搜索对象。最后我们使用StackingClassifier来组合四个第一层模型，并将逻辑回归模型作为meta模型。我们使用fit方法训练Stacking模型，并使用predict方法预测测试集结果，并计算准确率。

需要注意的是，由于样本量比较小，所以我们使用了交叉验证来减小模型的方差，防止过拟合。同时，我们使用了网格搜索来寻找最优超参数，以提高模型的性能。