13、提升模型性能：XGBoost与堆叠泛化实战

提升模型性能：XGBoost与堆叠泛化实战

在机器学习领域，提升模型性能是一个永恒的追求。本文将深入探讨两种强大的技术：XGBoost和堆叠泛化（Stacked Generalization），并通过实际代码演示如何应用这些技术来优化模型。

1. XGBoost模型构建与评估

XGBoost是一种高效的梯度提升框架，广泛应用于各种机器学习任务中。下面我们将详细介绍如何使用XGBoost构建模型，并对其性能进行评估。

1.1 数据准备

首先，我们需要将数据分割为特征集和目标集，并确保数据中没有缺失值。同时，将数据集划分为训练集和测试集。

# 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()

# Create train & test sets
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，我们将训练集数据拟合到XGBoost分类器中。