为什么我的堆叠回归器得分比它的组件差？
Why is my stacking regressor scoring worse than its components?
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 testscore并剔除坏的（在本例中只有svm模型），returns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。这段代码的输出如下所示：
这里有一些关于子模型的更多说明，它们是这样创建的：
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
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 testscore并剔除坏的（在本例中只有svm模型），returns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。这段代码的输出如下所示：
这里有一些关于子模型的更多说明，它们是这样创建的：
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