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【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 |
| … | … | … | … | … |
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