13、提升模型性能：集成学习与堆叠泛化

提升模型性能：集成学习与堆叠泛化

在机器学习领域，提升模型性能是一个永恒的追求。本文将介绍两种强大的技术：XGBoost 模型的构建与优化，以及堆叠泛化（Stacked Generalization）的实现。

1. XGBoost 模型构建与评估

XGBoost 是一种高效的梯度提升框架，在许多机器学习任务中表现出色。下面我们将详细介绍如何构建和评估一个 XGBoost 模型。

1.1 数据预处理

首先，我们需要将数据分割为特征集和目标集，并验证数据的有效性。同时，确保数据中没有缺失值。

# split data into X and Y
X = df_glassdata.iloc[:,1:10]
Y = df_glassdata.iloc[:,10]
print(X.shape)
print(Y.shape)

# 确认没有缺失值
df_glassdata.isnull().sum()

# 创建训练集和测试集
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，我们将训练数据拟合到 XGBoost 分类器中。

from xgboost import XGBC