voting怎么设置模型权重代码

在投票模型（ensemble learning，也称为模型融合）中，通常不会直接设置单个模型的权重，而是通过集成多个模型的预测结果来决定最终决策。以下是一个简单的例子，展示了如何在Python中使用sklearn库进行投票：

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 假设我们有三个分类模型
model1 = LogisticRegression()
model2 = SVC(probability=True)
model3 = MLPClassifier()

# 定义每个模型的投票类型，如“hard”表示多数规则，“soft”表示加权平均
voting_type = 'hard'  # 或者 "soft"

# 创建投票模型并设置各个模型的权重（对于"hard"投票无需设置）
voting_classifier = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('svc', model2), ('mlp', model3)],
                                    voting=voting_type)

# 如果你想给每个模型赋予相同的权重，可以像这样设置：
# voting_classifier = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('svc', model2), ('mlp', model3)],
#                                     weights=[1] * len(model1))

# 训练投票模型
voting_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测时使用predict或predict_proba
y_pred = voting_classifier.predict(X_test)