14、机器学习中的集成学习方法及应用

机器学习中的集成学习方法及应用

1. 堆叠集成方法概述

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，利用元学习器来提高整体预测的准确性。下面我们将详细介绍堆叠集成的相关内容。

1.1 基础模型预测与评估

首先，我们使用基础模型对测试子集进行预测，得到预测结果 final_test_stack ，并将其转换为 DataFrame 格式的 stacked_test_dataframe 。该 DataFrame 包含三列，分别对应高斯朴素贝叶斯（NB）、K近邻（KNN）和决策树（DT）这三个基础模型在测试子集上的预测值，列名分别为 NB_TEST 、 KNN_TEST 和 DT_TEST 。

接下来，我们检查这些基础模型在原始测试子集上的准确率，结果如下：
| 模型 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| 高斯朴素贝叶斯 | 0.39 |
| K近邻 | 0.69 |
| 决策树 | 0.73 |

然后，我们使用元学习器模型对堆叠后的测试数据进行预测，并检查其准确率，得到的准确率为 0.77，高于各个基础模型。需要注意的是，简单地增加基础模型的数量并不能保证获得更好的准确率。

1.2 相关工具库

为了简化堆叠模型的构建过程，有一些工具库可供使用：
- mlxtend 库