У меня есть вопрос об ансамблевых классификаторах, я попытаюсь уточнить его, у меня есть шесть поднаборов функций, для каждого из которых я пробую несколько классификаторов, дойдите до наиболее подходящего алгоритма, такого как следующий код
SGDClassifierModel = SGDClassifier(penalty='l2',loss='squared_loss',learning_rate='optimal',random_state=33)
SGDClassifierModel.fit(x_train, y_train)
print('SGDClassifierModel Train Score is : ' , SGDClassifierModel.score(x_train, y_train))
print('SGDClassifierModel Test Score is : ' , SGDClassifierModel.score(x_test, y_test))
print('SGDClassifierModel loss function is : ' , SGDClassifierModel.loss_function_)
print('SGDClassifierModel No. of iteratios is : ' , SGDClassifierModel.n_iter_)
#print('----------------------------------------------------')
#Calculating Prediction
y_pred_SUB1 = SGDClassifierModel.predict(X_test)
для каждого подмножества я использую статистическую матрицу, такую как критерий ранговых знаков Уилкккойна и многие другие тесты, чтобы гарантировать выбор правильного алгоритма
Мой вопрос сейчас, как их объединить с использованием ансамблевого классификатора, такого как упаковка, adaboost, голосование и т. Д. c, чтобы построить новую модель ансамбля, пожалуйста, помогите мне, как это сделать