2024年4月13日发(作者：)

stackingclassifier 参数

StackingClassifier是一种集成学习算法，它结合了多个基分类

器的预测结果，通过训练一个元分类器来获得最终的预测结果。

StackingClassifier的参数可以影响模型的性能和训练时间。下面将

详细介绍StackingClassifier的参数及其作用。

StackingClassifier的常用参数如下：

1. `estimators`：这是StackingClassifier的一个重要参数，

它用于指定基分类器的集合。estimators参数接受一个列表或元组，

其中每个元素是一个包含两个元素的元组，第一个元素是分类器的名

称，第二个元素是分类器的实例。例如：[('rf',

RandomForestClassifier()), ('knn', KNeighborsClassifier())]。

默认值为None。

2. `final_estimator`：这是StackingClassifier的另一个重要

参数，它用于指定元分类器。final_estimator参数接受一个分类器的

实例，用于组合基分类器的预测结果。例如：LogisticRegression()。

默认值为None。

3. `cv`：一个整数或一个用于交叉验证的可迭代器，用于训练基

分类器。当cv为整数时，它指定了将数据划分成多少个互斥的部分。

默认值为None。

4. `stack_method`：用于指定如何组合基分类器的预测结果的方

法。可以选择"predict_proba"或"predict"，分别表示使用概率预测

结果或类别预测结果。默认值为"predict_proba"。

5. `n_jobs`：控制并行运算的数量。可以选择一个整数表示并行

运算的进程数，-1表示使用所有可用的CPU核心。默认值为None。

6. `passthrough`：一个布尔值，用于指定是否将基分类器的预

测结果传递给元分类器进行训练。默认值为False。

7. `verbose`：一个整数，表示训练过程中的详细程度。默认值

为0，表示不打印任何信息。

8. `use_probas`：一个布尔值，用于指定是否使用基分类器的概

率预测结果。如果为False，则使用类别预测结果。默认值为False。

9. `average_probas`：一个布尔值，用于指定是否对基分类器的

概率预测结果进行平均。如果为True，则对概率进行平均，否则对概

率进行堆叠。默认值为False。

10. `store_train_meta_features`：一个布尔值，用于指定是否

存储训练数据的元特征（即基分类器的预测结果）。默认值为True。

以上是StackingClassifier的一些常用参数及其作用。通过调整

这些参数，可以根据具体问题和数据集的特点找到最佳的参数组合，

从而提高模型的性能和泛化能力。同时，选择合适的参数组合也可以

减少模型的训练时间和计算资源的消耗。