基于Stacking(2基学习器)集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码

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一、Stacking算法原理概述

Stacking通过层级结构集成多个基学习器，其核心步骤为：

1. 基学习器训练：使用K-Fold交叉验证生成基模型的预测结果作为新特征
2. 元学习器训练：将基模型输出作为输入特征训练元模型
3. 预测阶段：基模型预测结果拼接后输入元模型得到最终预测

关键点：避免数据泄漏需使用交叉验证，基模型应具备低相关性和相近性能

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二、MATLAB实现代码

%% 数据准备
load('regression_data.mat')