13、提升模型性能：集成学习与堆叠泛化

提升模型性能：集成学习与堆叠泛化

在机器学习领域，为了提升模型性能，我们常常会用到集成学习的方法，其中提升（Boosting）和堆叠（Stacking）是两种非常有效的技术。下面将详细介绍如何使用XGBoost进行提升以及如何实现堆叠泛化。

1. 使用XGBoost提升模型性能

1.1 数据预处理

首先，我们需要将数据划分为特征集和目标集，并验证数据中是否存在缺失值，然后将数据集划分为训练集和测试集。以下是具体代码：

# split data into X and Y
X = df_glassdata.iloc[:,1:10]
Y = df_glassdata.iloc[:,10]
print(X.shape)
print(Y.shape)

# 确认无缺失值
df_glassdata.isnull().sum()

# 创建训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.30, random_state=0)

1.2 构建XGBoost模型

接下来，我们使用训练数据拟合XGBoost分类器，并可视化单个决策树。

from xgboost import XGBClassifier
import matplotlib.pyplot as plt