使用 Python 进行模型集成和堆叠：从投票到元模型

2023-04-14 00:00:00 模型 投票 堆叠

模型集成和堆叠是机器学习中常用的方法，在数据集较小的情况下可以提高模型的准确度。本文将介绍如何使用 Python 进行模型集成和堆叠。

  1. 投票集成

投票集成是指将多个模型的预测结果进行投票，选择其中出现次数最多的预测结果作为最终结果。以下是一个简单的投票集成的例子：

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC

# 定义三个不同的分类器
clf1 = LogisticRegression(random_state=1)
clf2 = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
clf3 = SVC(random_state=1, probability=True)

# 投票集成器
ensemble_clf = VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('dt', clf2), ('svm', clf3)], voting='soft')
ensemble_clf.fit(X_train, y_train)
ensemble_clf.score(X_test, y_test)
  1. 平均集成

平均集成是指将多个模型的预测结果进行平均，选择平均值作为最终结果。以下是一个简单的平均集成的例子：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 定义三个不同的回归器
reg1 = LinearRegression()
reg2 = DecisionTreeRegressor(random_state=1)
reg3 = RandomForestRegressor(random_state=1)

# 平均集成器
ensemble_reg = VotingRegressor(estimators=[('lr', reg1), ('dt', reg2), ('rf', reg3)])
ensemble_reg.fit(X_train, y_train)
ensemble_reg.score(X_test, y_test)
  1. 元模型

元模型是指将多个模型的预测结果作为输入，使用另一个模型来对这些结果进行再次预测。以下是一个简单的元模型的例子：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 定义两个不同的分类器
clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)

# 分别训练两个分类器并得到它们的预测结果
clf1.fit(X_train, y_train)
clf2.fit(X_train, y_train)
pred1 = clf1.predict_proba(X_test)
pred2 = clf2.predict_proba(X_test)

# 将两个分类器的预测结果作为这个新分类器的输入
new_X = np.concatenate((pred1, pred2), axis=1)

# 使用逻辑回归作为元分类器
meta_clf = LogisticRegression()
meta_clf.fit(new_X, y_test)
meta_clf.score(new_X, y_test)
  1. 堆叠集成

堆叠集成是指将多个模型的预测结果作为输入，将输入与训练数据一起训练一个元模型。以下是一个堆叠集成的例子：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 定义两个不同的分类器
clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)

# 分别训练两个分类器并得到它们的预测结果
clf1.fit(X_train, y_train)
clf2.fit(X_train, y_train)
pred1 = clf1.predict_proba(X_test)
pred2 = clf2.predict_proba(X_test)

# 将两个分类器的预测结果作为这个新分类器的输入
new_X_train = np.concatenate((pred1, pred2), axis=1)
new_X_test = np.concatenate((clf1.predict_proba(X_test), clf2.predict_proba(X_test)), axis=1)

# 使用逻辑回归作为元分类器
meta_clf = LogisticRegression()
meta_clf.fit(new_X_train, y_train)
meta_clf.score(new_X_test, y_test)

以上就是如何使用 Python 进行模型集成和堆叠的介绍，其中涉及到的代码均为示例，具体应用需要根据实际情况进行修改。

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