我有一个stacking集合模型，模型的子模型分别为：lgbm、随机森林、线性回归、GBDT，我希望用super 从中删除一个子模型，只保留其中的三个，请问如何解决？麻烦给出详细代码

你可以使用 mlxtend 库中的 StackingCVClassifier 类来实现 stacking 集成模型的构建和调整。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集，并将数据集分为训练集和测试集。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from lightgbm import LGBMClassifier
from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

2. 定义子模型。

clf1 = LGBMClassifier(random_state=42)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=42)
clf3 = LogisticRegression(random_state=42)
clf4 = GradientBoostingClassifier(random_state=42)

3. 定义 stacking 集成模型，并将子模型添加到 stacking 集成模型中。

sclf = StackingCVClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3, clf4], 
                            meta_classifier=LogisticRegression(), 
                            cv=5, 
                            use_probas=True, 
                            use_features_in_secondary=True, 
                            verbose=1)

在上述代码中，我们使用了 `StackingCVClassifier` 类来定义 stacking 集成模型。其中，`classifiers` 参数接受一个列表类型的子模型集合，`meta_classifier` 参数接受一个元模型（用于组合子模型的预测结果），`cv` 参数指定了交叉验证的数量，`use_probas` 参数指示是否在训练过程中使用子模型的类别概率预测结果，`use_features_in_secondary` 参数指示是否将子模型的预测结果作为元模型的输入特征。

4. 训练、预测和评估 stacking 集成模型。

sclf.fit(X_train, y_train)
y_pred = sclf.predict(X_test)
score = sclf.score(X_test, y_test)

print("Accuracy:", score)

在上述代码中，我们使用 `fit` 方法训练 stacking 集成模型，使用 `predict` 方法进行预测，使用 `score` 方法评估模型的准确率。

如果你想从 stacking 集成模型中删除一个子模型，只需从 `classifiers` 参数中删除对应的子模型即可。例如，如果你想将 `clf2` 子模型从 stacking 集成模型中删除，可以按照以下方式修改代码：

sclf = StackingCVClassifier(classifiers=[clf1, clf3, clf4], 
                            meta_classifier=LogisticRegression(), 
                            cv=5, 
                            use_probas=True, 
                            use_features_in_secondary=True, 
                            verbose=1)

注意，你还需要重新训练、预测和评估修改后的 stacking 集成模型。