14、机器学习中的集成学习方法详解

机器学习中的集成学习方法详解

1. 堆叠集成方法基础

在机器学习中，堆叠集成是一种强大的技术，它通过组合多个基础模型的预测结果，利用元学习器来得到更准确的最终预测。以下是一个简单的堆叠集成流程示例：
1. 获取预测结果 ：使用基础模型在测试子集上进行预测，得到预测结果 final_test_stack 。
2. 转换为 DataFrame ：将 final_test_stack 数组转换为名为 stacked_test_dataframe 的 DataFrame，其中包含三个列，分别为 NB_TEST 、 KNN_TEST 和 DT_TEST ，代表不同基础模型的预测值。
3. 检查基础模型准确率 ：检查高斯朴素贝叶斯、KNN 和决策树分类器模型在原始测试子集上的准确率，分别为 0.39、0.69 和 0.73。
4. 检查元学习器准确率 ：使用元学习器模型在堆叠测试数据上进行预测，得到准确率为 0.77，高于单个基础学习器。但需注意，简单地添加更多基础学习器到堆叠算法中并不能保证获得更好的准确率。

相关库和工具

• mlxtend 库 ：提供了简化堆叠模型构建的工具，如 StackingClassifier 和 Sta