【Python机器学习】零基础掌握StackingRegressor集成学习

如何更准确地预测糖尿病患者的血糖水平？

糖尿病是一种影响全球数百万人的慢性疾病。有效地管理和预测血糖水平是糖尿病患者日常生活的重要一环。单一的预测模型（比如线性回归、支持向量机等）虽然有一定的效果，但在处理复杂的医疗数据时，其准确性可能会受到限制。

为了准确预测糖尿病患者的血糖水平，需要一个模型能够综合多种因素（如年龄、体重、饮食习惯等）。这里提出一个综合性更强、准确度更高的预测模型，即使用Stacking回归模型。这是一种集成多个基础预测模型的方法，通过一个“最终预测器”来进行最终的预测。

Stacking回归是一种集成学习技术，它结合了多个回归模型以提高预测的准确性。简单来说它是“模型中的模型”，通过综合多个模型的预测结果，使最终预测更为精准。

下面是一个简单的模拟数据表，用于预测糖尿病患者的血糖水平：

年龄	体重	饮食糖分摄入量	运动时间	血糖水平
45	80	30	1	150
50	85	35	0.5	160
55	90	40	0.2	170
60	95	45	0.8	155
65	100	50	1.5	145
…	…	…	…	…