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【Python机器学习】零基础掌握StackingClassifier集成学习_如何初始化stacking分类器
作者：Guff_9hys | 2024-08-03 14:06:32
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如何初始化stacking分类器
如何精确地预测花的种类？一个简单但强大的方法引入了！
在现实生活中，生物学家和园艺爱好者经常面临一个问题：如何准确地识别和分类不同种类的花？这不仅仅是一个纯粹的学术问题，也有实际应用，比如在植物育种、生态研究等方面。为
了解决这个问题，一种叫做堆叠分类（Stacking Classifier）的算法引入了。
假设有一个花卉数据库，其中包括每种花的几何特性，比如花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度等。现在的挑战是，如何准确地通过这些特性预测花的种类？
解决这个问题的一种方法是使用多个不同类型的分类器（比如随机森林和支持向量机），然后将它们的预测结果综合起来，以获得更精确的分类。这就是所谓的“堆叠分类”。
| 花瓣长度 | 花瓣宽度 | 花萼长度 | 花萼宽度 | 真实种类 |
|---|---|---|---|---|
| 1.4 | 0.2 | 5.1 | 3.5 | setosa |
| 1.3 | 0.2 | 4.9 | 3.0 | setosa |
| 1.5 | 0.2 | 4.7 | 3.2 | setosa |
| 4.5 | 1.5 | 6.4 | 3.2 | versicolor |
| 4.1 | 1.0 | 6.9 | 3.1 | versicolor |
| 4.5 | 1.5 | 5.5 | 2.3 | versicolor |
| 5.2 | 2.0 | 6.5 | 3.0 | virginica |
| 5.4 | 2.1 | 7.7 | 3.8 | virginica |
| 5.1 | 1.9 | 7.7 | 2.6 | virginica |
| 5.1 | 1.8 | 7.7 | 2.8 | virginica |
基于这些模拟数据，通过使用随机森林和支持向量机作为基础分类器，然后使用逻辑回归作为最终的元分类器（即堆叠分类器），可以达到非常准确的分类结果。
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