14、机器学习集成模型：堆叠与同质集成详解

机器学习集成模型：堆叠与同质集成详解

在机器学习领域，集成模型是提升预测准确性和稳定性的重要手段。本文将深入探讨堆叠集成和同质集成两种方法，通过具体案例和代码演示，详细介绍其实现过程和应用场景。

1. 堆叠集成方法

堆叠集成是一种将多个基础模型的预测结果组合起来，再通过一个元学习器进行最终预测的方法。下面我们将介绍如何使用不同工具实现堆叠集成。

1.1 基础模型预测与评估

在一个示例中，我们使用了高斯朴素贝叶斯（NB）、K近邻（KNN）和决策树（DT）作为基础模型。步骤如下：
1. 获取预测结果 ：使用基础模型对测试子集进行预测，得到 final_test_stack 。
2. 转换为DataFrame ：将 final_test_stack 数组转换为名为 stacked_test_dataframe 的DataFrame，包含 NB_TEST 、 KNN_TEST 和 DT_TEST 三列。
3. 评估基础模型准确性 ：高斯朴素贝叶斯、KNN和决策树分类器模型的准确率分别为0.39、0.69和0.73。
4. 评估元学习器准确性 ：使用元学习器对堆叠测试数据进行预测，准确率为0.77，高于单个基础模型。

需要注意的是，简单地增加基础模型数量并不能保证获得更好的准确性。