27、使用Python构建集成模型

使用Python构建集成模型

在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它结合了多个基础模型的预测结果，以提高整体的预测性能。本文将介绍如何使用Python的XGBoost、sklearn和PySpark等库来构建集成模型，并通过多个实际案例展示这些方法在不同类型问题上的应用。

1. 预测鲍鱼年龄

在预测鲍鱼年龄的问题中，我们可以使用PySpark的集成方法，包括梯度提升（Gradient Boosting）和随机森林（Random Forest）。下面是使用PySpark梯度提升预测鲍鱼年龄的代码示例：

__author__ = 'mike_bowles'

# Import sparksession 
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.regression import GBTRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.ml.feature import StandardScaler

spark = SparkSession.builder.appName("abalone_regression").getOrCreate()

# read in abalone data as pandas data frame and create Spark data frame.  
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