python - 为什么我的堆叠回归器得分比它的组件差？

Question

我正在使用以下代码片段：

函数 test_submodels 计算每个子模型的 r^2 测试分数并丢弃坏的（在这种情况下只有 svm 模型），并返回新列表 model_names。然后我正在计算我的堆叠回归器的 r^2 分数，结果很糟糕。此代码的输出如下所示：

以下是有关子模型的更多说明，它们是这样创建的：

标签： pythonmachine-learningregressionensemble-learning

Answer 1

我最终解决了这个问题，我必须在堆叠回归器中定义最终估计器，例如：

这将堆叠分数提高到大约 0.9