Stacking堆叠法 matlab

在机器学习中，Stacking是一种集成学习方法，它将多个基模型的输出作为特征输入到一个元模型中，以获得更好的泛化能力和预测性能。在Matlab中，可以通过以下步骤实现Stacking：

1. 训练多个基模型并使用它们对训练数据进行预测。
2. 将基模型的预测输出作为新的特征，与原有的特征一起输入到元模型中。
3. 使用元模型对新的特征进行训练和预测。

以下是一个基于Matlab的Stacking示例代码：

% 加载数据
load iris_dataset.mat
X = meas;
Y = species;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'Holdout',0.2);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 训练基模型
t1 = templateTree('MaxNumSplits',5);
t2 = templateTree('MaxNumSplits',10);
t3 = templateTree('MaxNumSplits',15);
Mdl1 = fitcensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','Bag','Learners',t1);
Mdl2 = fitcensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','Bag','Learners',t2);
Mdl3 = fitcensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','Bag','Learners',t3);

% 生成新特征
Xnew = [predict(Mdl1,Xtrain),predict(Mdl2,Xtrain),predict(Mdl3,Xtrain)];

% 训练元模型
Mdl4 = fitcecoc(Xnew,Ytrain);

% 预测测试集
Xtest_new = [predict(Mdl1,Xtest),predict(Mdl2,Xtest),predict(Mdl3,Xtest)];
Ypred = predict(Mdl4,Xtest_new);

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

在这个例子中，我们使用Iris数据集来演示Stacking。首先，我们使用三个不同的决策树模型作为基模型，训练一个集成分类器。然后，我们使用这三个模型的预测输出作为新的特征，并将其输入到一个多类别分类器中。最后，我们使用测试集来评估集成分类器的性能。