Machine Learning 简明教程
Machine Learning - Stacking
堆叠，它也被称作堆叠泛化，是一种机器学习的集成学习技术，它以分层的方式将多个模型结合在一起以提高预测准确度。这项技术包括在原训练数据集上训练一组基础模型，然后使用这些基础模型的预测作为元模型的输入，这个元模型被训练来做出最终的预测。
堆叠背后的基本想法就是，通过以一种补偿它们各自缺点的方式将多个模型结合在一起，来利用这些模型的优势。通过使用一组提出不同假设并捕捉数据不同方面的模型，我们可以提高集成模型的整体预测能力。
堆叠技术可以分成两步 −
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Base Model Training − 在这个步骤中，一组基础模型会在原训练数据上进行训练。这些模型可以是任何类型，例如决策树，随机森林，支持向量机，神经网络，或任何其他算法。每个模型都在训练数据的子集上进行训练，并针对剩余的数据点制作一组预测。
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Meta-model Training − 在这个步骤中，基础模型的预测被用作元模型的输入，这个元模型在原训练数据上进行训练。元模型的目标是学习如何将基础模型的预测结合在一起，以做出更准确的预测。元模型可以是任何类型，例如线性回归，逻辑回归或任何其他算法。元模型会使用交叉验证进行训练，以避免过拟合。
训练元模型后，可通过传递基础模型的预测结果作为输入，对新数据点进行预测。基础模型的预测结果可通过不同方式组合，如取平均值、加权平均值或最大值。
Example
以下是使用scikit-learn在Python中实现堆叠的示例——
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from mlxtend.classifier import StackingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Define the base models
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)
gb = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
# Define the meta-model
lr = LogisticRegression()
# Define the stacking classifier
stack = StackingClassifier(classifiers=[rf, gb], meta_classifier=lr)
# Use cross-validation to generate predictions for the meta-model
y_pred = cross_val_predict(stack, X, y, cv=5)
# Evaluate the performance of the stacked model
acc = accuracy_score(y, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc}")在此代码中，我们首先加载iris数据集，并定义基础模型，即随机森林和梯度提升分类器。然后我们定义元模型，即逻辑回归模型。
我们使用基础模型和元模型创建一个StackingClassifier对象，并使用交叉验证为元模型生成预测结果。最后，我们使用准确度分数评估堆叠模型的性能。