Stacking方法详解

Stacking是一种集成学习方法，也叫元模型法，是将多个基模型参数训练好的预测结果进行整合得到预测输出的过程。在这个过程中，需要将基模型的预测结果作为训练模型的输入特征进行训练。Stacking能够充分利用不同模型之间的差异来提高模型的性能。

Stacking方法的基本流程如下：

1. 将训练集分成k份（一般k取3-5），每份分别作为验证集，其余部分作为训练集。

2. 定义几个基模型，用训练集对其进行训练，得到每个模型的预测结果。

3. 将每个模型在验证集上的预测结果保存下来，作为新的训练数据，然后在这些数据上训练一个元模型。

4. 使用元模型对测试集进行预测，得到最终预测结果。

Stacking的两个最大的优点是：

1. 增强了不同模型之间的协同作用，提高了模型的预测能力。

2. 可以降低过拟合的风险。

下面以kaggle汽车保险索赔预测数据集为例进行Stacking操作：

1. 数据处理：

我们首先需要对kaggle汽车保险数据集进行预处理。将其转换为数字以便模型可以处理。我们采用pandas包中的get_dummies方法来为类别特征创建虚拟变量。同时，我们会将数据集分成20%的测试集和80%的训练集。

```python

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

train = pd.read_csv('train.csv')

test = pd.read_csv('test.csv')

train_x = train.drop(['id','target'],axis=1)

train_y = train['target']

test_x = test.drop('id',axis=1)

train_x = pd.get_dummies(train_x)

test_x = pd.get_dummies(test_x)

train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(train_x,train_y,test_size=0.2,random_state=0)

```

2. 定义基模型：

我们定义一些基本分类器，例如：Logistic回归、KNN、随机森林和XGBoost。由于每个基分类器的表现是不同的，因此在元分类器中，它们的表现会被合并以提高预测性能。在这个例子中，我们将选择4个基分类器。接下来，我们定义每个分类器的参数。在本例中，我们将使用默认参数。

```python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import xgboost as xgb

#定义基分类器

clf1 = LogisticRegression(random_state=0)

clf2 = KNeighborsClassifier()

clf3 = RandomForestClassifier(random_state=0)

clf4 = xgb.XGBClassifier(random_state=0)

#为每个分类器定义参数

params1 = {'penalty':'l1','solver':'liblinear'}

params2 = {'n_neighbors':5}

params3 = {}

params4 = {}

clf1.set_params(**params1)

clf2.set_params(**params2)

clf3.set_params(**params3)

clf4.set_params(**params4)

```

3. 定义元模型：

定义元模型并使用基模型的预测结果训练元模型以生成最终的预测。在本例中，我们使用Logistic回归作为元模型。我们要注意的一件事是，需要用到之前定义的分类器进行预测。所以我们需要分别用未标签数据集去训练分类器。另外，下面的代码使用之前定义的clf1,clf2,clf3,clf4对测试集进行预测，并将结果作为新的特征添加到特征矩阵中。我们还需要将训练集和测试集重新定义为numpy数组，因为Logistic回归需要这种类型的数据。

```python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#定义一个完整的Stacking模型

def stacking_classifier(clf_list,stacker,train_X,train_y,test_X):

dataset_blend_train = np.zeros((train_X.shape[0],len(clf_list))) #将基模型的预测结果作为新的特征添加到特征矩阵中

dataset_blend_test = np.zeros((test_X.shape[0],len(clf_list)))

for j,clf in enumerate(clf_list):

dataset_blend_test_j = np.zeros((test_X.shape[0],5))

for i,(train_index,val_index) in enumerate(kf.split(train_X)):

#第j个分类器在第i个验证集上的预测结果

clf.fit(train_X[train_index],train_y[train_index])

dataset_blend_train[val_index,j] = clf.predict_proba(train_X[val_index])[:,1]

dataset_blend_test_j[:,i] = clf.predict_proba(test_X)[:,1]

dataset_blend_test[:,j] = dataset_blend_test_j.mean(1) #第j个分类器对于测试集的平均预测结果

#第一个的Stacked集合：[Clf1[TargetFeature], Clf2[TargetFeature] …… ClfN[TargetFeature]]

stacker.fit(dataset_blend_train,train_y) #使用完整训练集训练Stacked

predictions = stacker.predict_proba(dataset_blend_test)[:,1] #Stacked模型的预测结果

return predictions

#定义一个完整的Stacking模型

stacked_model = stack_t

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