Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】 (4) 次级学习模型构建，并生成预测数据
【摘要】 次级学习模型选用LinearRegression数据处理input_train = [rf_oof_train, gb_oof_train, xgb_oof_train] input_test = [rf_oof_test, gb_oof_test, xgb_oof_test]stacked_train = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in ...
次级学习模型选用LinearRegression
数据处理
input_train = [rf_oof_train, gb_oof_train, xgb_oof_train] input_test = [rf_oof_test, gb_oof_test, xgb_oof_test] stacked_train = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in input_train], axis=1) stacked_test = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in input_test], axis=1)
模型构建
from sklearn.linear_model import LinearRegression final_model = LinearRegression() final_model.fit(stacked_train, train_y) test_prediction = final_model.predict(stacked_test) # 均方差 mean_squared_error(test_y, test_prediction)
0.11534956168711083
生成预测数据
rf_pre_y = rf_model.predict(pre_data_x)
gb_pre_y = gb_model.predict(pre_data_x)
xgb_pre_y = xgb_model.predict(pre_data_x)
stacked_pre_y = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in [rf_pre_y, gb_pre_y, xgb_pre_y]], axis=1)
final_pre = final_model.predict(stacked_pre_y)
# 保存为txt文本上传到天池项目中
np.savetxt('result', final_pre)
print(final_pre )
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