数据竞赛房租预测——模型融合

humashanshao

于 2020-01-19 23:20:52 发布

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分类专栏：数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_38075329/article/details/104046336

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本文深入探讨了在数据竞赛中用于房租预测的Stacking模型融合方法。Stacking通过组合多个基础模型的预测结果，利用元模型进行二次学习，从而提升预测准确性。该方法在解决复杂预测问题时展现出强大的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Stacking

!pip install mlxtend

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import itertools
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import StackingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from mlxtend.plotting import plot_learning_curves
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions

# 以python自带的鸢尾花数据集为例
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target

clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = Gau

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