机器学习中的Stacking模型融合

在机器学习领域，模型融合是一种提高预测性能的常用技术。Stacking是一种常见的模型融合方法，它通过结合多个基础模型的预测结果，构建一个新的元模型来进行预测。本文将详细介绍Stacking模型融合的原理和实现，并提供相应的源代码。

Stacking模型融合的原理
Stacking模型融合的核心思想是将多个基础模型的预测结果作为输入特征，再经过一个元模型进行最终的预测。它包含两个阶段：训练阶段和预测阶段。

在训练阶段，我们首先将训练数据集分成若干份，每份都用于训练一个不同的基础模型。然后，使用这些基础模型对剩余的训练数据进行预测，得到新的特征。这些新的特征将作为输入，与原始特征一起用于训练元模型。这样，元模型可以学习到基础模型预测结果之间的关系，从而提高预测性能。

在预测阶段，我们首先使用训练阶段得到的基础模型对测试数据进行预测，得到新的特征。然后，将这些新的特征作为输入，与原始特征一起输入到训练阶段得到的元模型中，进行最终的预测。

Stacking模型融合的实现
下面是一个使用Python实现Stacking模型融合的示例代码。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFol